record1

这是一个由LeRobot创建的机器人任务数据集，包含2个剧集，共1173帧，1个任务。数据集以parquet和mp4文件格式存储，其中包括动作、观察状态、手腕和地面图像等信息。所有视频的帧率均为30fps，且不包含音频。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

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

数据集结构

• 数据格式: Parquet文件
• 配置名称: default
• 数据文件路径: data//.parquet

元数据信息

• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: piper_follower
• 总回合数: 2
• 总帧数: 1173
• 总任务数: 1
• 分块大小: 1000
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 500 MB
• 帧率: 30 FPS
• 训练集划分: 0:2

特征描述

动作特征

• 数据类型: float32
• 维度: [7]
• 关节位置: joint_1.pos, joint_2.pos, joint_3.pos, joint_4.pos, joint_5.pos, joint_6.pos, gripper.pos

观测特征

状态观测

• 数据类型: float32
• 维度: [7]
• 关节位置: joint_1.pos, joint_2.pos, joint_3.pos, joint_4.pos, joint_5.pos, joint_6.pos, gripper.pos

图像观测

手腕摄像头:

• 数据类型: 视频
• 分辨率: 640×480×3
• 视频编码: AV1
• 像素格式: yuv420p
• 非深度图

地面摄像头:

• 数据类型: 视频
• 分辨率: 480×640×3
• 视频编码: AV1
• 像素格式: yuv420p
• 非深度图

索引特征

• 时间戳: float32 [1]
• 帧索引: int64 [1]
• 回合索引: int64 [1]
• 数据索引: int64 [1]
• 任务索引: int64 [1]

文件路径格式

• 数据文件: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，record1数据集通过LeRobot平台精心构建，采用Piper Follower机器人系统进行数据采集。该数据集包含2个完整任务片段，总计1173帧数据，以30帧每秒的速率记录。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块容量为1000帧，确保了高效的数据管理与访问。视频数据采用AV1编码格式，分别从腕部和地面视角捕捉480x640与640x480分辨率的图像序列，为机器人行为分析提供了多维度视觉信息。

使用方法

研究人员可通过加载Parquet数据文件直接访问结构化机器人操作记录，利用帧索引实现特定时刻数据的快速定位。视频数据可通过预设路径层级进行流式读取，支持实时视觉感知算法验证。数据集已预划分为训练集，涵盖全部任务片段，适用于机器人策略学习、行为克隆等研究场景。使用者应遵循特征字段定义，确保动作指令与观测状态的对应关系，从而有效利用该数据集推进机器人自主操作能力的研究。

背景与挑战

背景概述

在机器人技术迅猛发展的时代背景下，record1数据集应运而生，作为基于LeRobot开源框架构建的机器人操作数据集，其核心聚焦于机械臂关节控制与视觉感知的协同研究。该数据集通过整合七自由度关节位置数据与多视角视觉信息，致力于解决机器人模仿学习中的动作规划与状态感知问题。尽管具体创建时间与研究团队尚未明确披露，但其采用Apache 2.0开放协议的特性，显著推动了机器人学习领域的可复现性研究进程。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战体现在机器人动作模仿的时序一致性保持，以及多模态传感器数据的时空对齐难题。构建过程中需克服高维连续动作空间与异构视觉数据的融合障碍，特别是在处理手腕视角与地面视角的跨尺度图像同步时，既要保证30帧率视频流的实时性，又要维持关节轨迹数据的毫米级精度。此外，数据采集系统还需解决机械臂运动学约束与视觉观测视角变换之间的标定误差问题。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，record1数据集通过Piper机器人采集的多模态交互数据，为模仿学习算法提供了关键支持。该数据集整合了关节位置、夹爪状态及多视角视觉信息，典型应用于训练端到端策略模型，使机器人能够从人类示范中学习复杂操作任务。其结构化时序数据与同步视频流，为动态环境下的动作预测与状态转移建模奠定了坚实基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人模仿学习中示范数据稀缺性与异构性融合的学术难题。通过提供精确的关节控制序列与多传感器对齐观测，研究者可系统探究动作表征学习、跨模态对齐及长期任务规划等核心问题。其标准化数据格式显著降低了算法验证门槛，为机器人感知-控制闭环系统的理论突破提供了可复现的实验基准。

实际应用

基于record1数据集开发的模型已成功部署于工业分拣、服务机器人操作等实际场景。通过解析手腕与地面双视角视觉流，机器人可实现精细物体抓取、避障导航等任务。其轻量化数据架构支持边缘设备实时推理，在物流仓储自动化、智能家居服务等领域展现出卓越的工程适配性，推动了机器人技术从实验室向产业化的过渡。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作学习领域，record1数据集凭借其多模态特征结构正推动模仿学习与视觉运动控制的前沿探索。该数据集整合了关节状态、腕部与地面视角的视觉流，为端到端策略学习提供了丰富感知基础。当前研究聚焦于跨视角视觉表征对齐、多传感器时序融合等关键问题，旨在提升机械臂在复杂场景下的泛化能力。随着具身智能研究热潮兴起，这类高质量真实世界操作数据已成为验证分层强化学习、元策略迁移等新范式的关键基准，对服务机器人、工业自动化等应用具有重要推动作用。