record-test

Hugging Face2026-01-23 更新2026-01-24 收录

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https://huggingface.co/datasets/ben-campbell/record-test

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资源简介：

该数据集由LeRobot创建，主要用于机器人领域。数据集包含81帧数据，涉及1个任务和1个片段。数据包括机器人的4个关节位置动作、观测状态、前端摄像头图像（480x640分辨率，30fps）以及时间戳、帧索引等信息。数据以parquet格式存储，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB。

创建时间：

2026-01-22

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

数据集名称: record-test
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

数据集结构

配置名称: default
数据文件格式: Parquet
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

数据规模

总情节数: 1
总帧数: 81
总任务数: 1
数据块大小: 1000
数据文件总大小: 100 MB
视频文件总大小: 200 MB
帧率: 30 FPS
数据划分: 训练集 (索引范围: 0:1)

特征字段

action
- 数据类型: float32
- 形状: [4]
- 名称: joint_1.pos, joint_2.pos, joint_3.pos, joint_4.pos
observation.state
- 数据类型: float32
- 形状: [4]
- 名称: joint_1.pos, joint_2.pos, joint_3.pos, joint_4.pos
observation.images.front
- 数据类型: video
- 形状: [480, 640, 3]
- 维度名称: height, width, channels
- 视频信息:
  - 高度: 480 像素
  - 宽度: 640 像素
  - 编解码器: av1
  - 像素格式: yuv420p
  - 是否为深度图: false
  - 帧率: 30 FPS
  - 通道数: 3
  - 包含音频: false
timestamp
- 数据类型: float32
- 形状: [1]
- 名称: null
frame_index
- 数据类型: int64
- 形状: [1]
- 名称: null
episode_index
- 数据类型: int64
- 形状: [1]
- 名称: null
index
- 数据类型: int64
- 形状: [1]
- 名称: null
task_index
- 数据类型: int64
- 形状: [1]
- 名称: null

元数据

代码库版本: v3.0
机器人类型: arduino_arm

引用信息

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

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人学领域，数据集的构建往往依赖于实际物理系统的交互记录。record-test数据集借助LeRobot平台，通过Arduino机械臂在真实环境中的操作任务进行数据采集。该过程以30帧每秒的速率同步记录机械臂四个关节的位置状态作为动作指令，同时捕获前置摄像头的高清视频流作为视觉观测。数据被组织为单个完整任务片段，包含81个时间步长的连续帧，并以Parquet格式分块存储，确保了时序一致性与高效存取。

使用方法

使用该数据集时，研究者可通过LeRobot提供的标准数据加载接口，按分块索引读取Parquet文件，便捷地提取动作、观测及元数据序列。数据集已预设训练划分，涵盖全部任务片段，适合直接用于行为克隆或强化学习算法的训练与验证。视觉数据以压缩视频格式存储，需配合相应解码器进行帧级解析，以实现与状态数据的同步处理。这种设计兼顾了存储效率与访问灵活性，为机器人学习模型的开发与测试提供了即用型数据基础。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，高质量、结构化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。record-test数据集由HuggingFace的LeRobot项目创建，旨在为机器人操控任务提供可复现的基准数据。该数据集聚焦于机械臂控制，通过整合关节位置状态、时序动作指令以及第一视角视觉观测，构建了一个多模态的序列决策环境。其设计初衷在于降低机器人学习的研究门槛，促进开源社区在真实硬件平台上进行算法验证与比较，从而加速具身智能从仿真到实际应用的过渡进程。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人操控中的序列决策问题，其核心挑战在于如何从有限的真实交互数据中学习鲁棒且泛化性强的策略。具体而言，数据的高维特性与时空关联性对模型的表征学习能力提出了严峻考验，同时机械系统的动态不确定性也增加了策略优化的难度。在构建过程中，挑战主要体现于多传感器数据的精确同步与对齐，以及在大规模数据采集时保持硬件一致性与任务可重复性。此外，高效存储与快速读取高帧率视频流数据，同时确保数据格式的标准化与兼容性，亦是工程实现中的关键难题。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，record-test数据集为机械臂控制算法的开发与验证提供了关键支持。该数据集通过记录Arduino机械臂在特定任务中的关节位置、状态观测以及前置摄像头视频，构建了一个多模态交互环境。研究人员可基于此数据集训练强化学习或模仿学习模型，模拟机械臂的运动轨迹规划与执行过程，从而优化控制策略的精确性与鲁棒性。

解决学术问题

该数据集主要解决了机器人学中关于端到端控制策略泛化能力的学术挑战。通过提供真实世界的机械臂操作数据，它支持研究者探索如何将视觉感知与关节动作映射相结合，以应对动态环境下的任务适应性难题。其意义在于降低了实体机器人实验的成本与风险，为算法在仿真到实物的迁移学习提供了基准，推动了自主机器人系统在复杂场景中的实用化进程。

实际应用

在实际应用中，record-test数据集可服务于工业自动化与智能仓储系统的开发。基于数据集中的机械臂操作记录，工程师能够设计出更高效的物品抓取、装配或分拣算法，提升生产线的灵活性与效率。同时，该数据集也为教育机器人平台提供了丰富的训练素材，助力学生在无需硬件投入的情况下，掌握机器人控制与视觉导航的核心技术。

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