libero_object

该数据集是使用LeRobot创建的机器人数据集，主要涉及'panda'机器人类型。包含454个episodes，66984帧，10个任务。数据集包含图像数据（256x256x3）、机器人状态观测（8维浮点数）、动作数据（7维浮点数）、时间戳和各种索引信息。数据以parquet文件格式存储，同时包含视频文件（MP4格式）。总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB。帧率为10fps。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: libero_object
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集规模与结构

• 总任务数: 10
• 总情节数: 454
• 总帧数: 66984
• 数据块大小: 1000
• 帧率: 10 FPS
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 数据格式: Parquet
• 视频格式: MP4
• 数据文件路径模式: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径模式: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: panda
• 数据划分: 训练集 (0:454)

数据特征

• observation.images.image:
  • 数据类型: 图像
  • 形状: [256, 256, 3]
  • 维度名称: ["height", "width", "channel"]
  • 帧率: 10 FPS
• observation.images.wrist_image:
  • 数据类型: 图像
  • 形状: [256, 256, 3]
  • 维度名称: ["height", "width", "channel"]
  • 帧率: 10 FPS
• observation.state:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [8]
  • 维度名称: {"motors": ["x", "y", "z", "rx", "ry", "rz", "rw", "gripper"]}
  • 帧率: 10 FPS
• action:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [7]
  • 维度名称: {"motors": ["x", "y", "z", "roll", "pitch", "yaw", "gripper"]}
  • 帧率: 10 FPS
• timestamp:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
  • 维度名称: null
  • 帧率: 10 FPS
• frame_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
  • 维度名称: null
  • 帧率: 10 FPS
• episode_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
  • 维度名称: null
  • 帧率: 10 FPS
• index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
  • 维度名称: null
  • 帧率: 10 FPS
• task_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
  • 维度名称: null
  • 帧率: 10 FPS

补充信息

• 主页: [More Information Needed]
• 论文: [More Information Needed]
• 引用: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，高质量的数据集对于推动模仿学习与强化学习算法的进步至关重要。libero_object数据集依托LeRobot平台构建，通过Franka Emika Panda机械臂在真实物理环境中执行多样化物体操作任务，系统采集了包含454个完整交互序列的演示数据。数据以10赫兹的频率同步记录机械臂的关节状态、末端执行器动作以及双视角视觉观测，最终以分块Parquet格式高效存储，确保了时序对齐与数据完整性。

使用方法

研究人员可利用该数据集进行机器人技能学习的模型训练与评估。数据以标准化的Parquet文件组织，通过索引字段可便捷地按任务、片段或时间步进行查询与加载。典型的应用流程包括加载图像与状态序列作为观测输入，并以其对应的动作序列作为监督信号，训练端到端的策略网络或进行行为克隆分析。数据集已预设训练集划分，支持直接用于模型的开发与验证。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，高质量、大规模的真实世界交互数据对于推动模仿学习与强化学习算法的进步至关重要。libero_object数据集由HuggingFace的LeRobot项目创建，旨在为机器人操作任务提供丰富的多模态演示数据。该数据集采集自Franka Panda机械臂平台，包含454个任务片段、总计近6.7万帧数据，覆盖10种不同的物体操作任务。通过整合视觉观测（包括腕部与固定视角图像）、机器人状态以及精确的动作序列，该数据集为研究者探索端到端的机器人策略学习、跨任务泛化以及多模态感知融合等核心问题提供了重要基础。其结构化设计和高采样频率（10fps）进一步支持了时序建模与长期依赖关系的研究。

当前挑战

libero_object数据集致力于解决机器人操作任务中的模仿学习与策略泛化难题，其核心挑战在于如何从有限的演示中学习能够适应环境变化与物体多样性的鲁棒策略。具体而言，数据集中包含的物体操作任务涉及复杂的空间推理与精细的动作控制，要求模型理解场景的几何与语义信息，并生成精确的连续动作序列。在构建过程中，数据采集面临诸多挑战，例如确保机械臂动作的平滑性与安全性、多视角视觉数据的同步对齐、以及大规模数据的高效存储与读取。此外，数据标注的自动化与一致性维护，以及跨任务间数据分布差异的平衡，均为数据集构建带来了显著的技术障碍。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，libero_object数据集以其丰富的多模态交互记录，为模仿学习与强化学习算法的训练提供了经典范例。该数据集收录了Franka Panda机械臂执行10种不同物体操作任务的演示数据，涵盖图像观测、状态信息与动作序列，使得研究者能够基于真实世界交互轨迹，构建端到端的策略模型，从而推动机器人灵巧操作能力的提升。

解决学术问题

该数据集有效应对了机器人学中样本效率低下与泛化能力不足的挑战。通过提供高质量、多视角的演示数据，它支持从演示中学习、离线强化学习等范式的探索，有助于解决高维状态空间下的策略优化问题，并促进跨任务知识迁移的研究，为构建通用型机器人操作系统奠定了数据基础。

实际应用

在实际机器人部署中，libero_object数据集可直接用于训练家庭服务或工业分拣场景下的机械臂控制模型。其包含的腕部与固定视角图像，结合精确的关节状态与动作信息，能够赋能机器人完成抓取、放置、堆叠等精细操作，降低对昂贵真实世界试错的依赖，加速机器人技能在实际环境中的落地与应用。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，视觉与动作数据的联合建模正成为推动智能体泛化能力的关键。libero_object数据集以其丰富的多视角图像和精确的机械臂状态记录，为研究端到端的模仿学习与强化学习算法提供了高质量基准。当前前沿探索集中于利用此类大规模真实世界交互数据，训练能够理解复杂物体操作任务的多模态策略模型，特别是在少样本或零样本场景下的快速适应能力。该数据集的发布呼应了开源机器人社区对标准化评估环境的迫切需求，其结构化设计有望加速从仿真到实际部署的过渡，降低机器人技能学习的门槛。