leokswang/20122025-foldclo-06_lerobot_format

该数据集是使用LeRobot工具创建的机器人技术数据集，专门针对“yam”机器人类型。数据集包含10个episodes，总计41205帧数据，帧率为30fps，数据以parquet格式存储，分为1个chunk。数据集的特征包括：来自顶部、左侧和右侧摄像头的图像观察（每张图像分辨率为360x640x3，RGB通道），机器人状态观察（14维浮点向量），动作数据（14维浮点向量），以及时间戳、帧索引、episode索引、任务索引等元数据。数据集主要用于训练和评估机器人控制算法，支持视觉和状态输入。This dataset is a robotics dataset created using the LeRobot tool, specifically for the yam robot type. It contains 10 episodes with a total of 41,205 frames at 30 fps, stored in parquet format and divided into 1 chunk. The dataset features include: image observations from top, left, and right cameras (each image with a resolution of 360x640x3, RGB channels), robot state observations (14-dimensional float vector), action data (14-dimensional float vector), and metadata such as timestamp, frame index, episode index, and task index. The dataset is primarily used for training and evaluating robot control algorithms, supporting visual and state inputs.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于LeRobot框架构建，旨在服务于机器人学习领域。数据来源于YAM机器人平台，共采集了10个完整轨迹片段，总计41205帧数据，所有任务均归属同一类别。数据以Parquet格式存储，通过分块方式组织，每个块内包含指定数量的帧。元信息文件（info.json）详细记录了数据集的版本、机器人类型、轨迹数量、帧率（30 FPS）及特征结构，确保数据加载与解析的标准化流程。

特点

数据集具备多模态感知特征，包含来自顶部、左侧和右侧三个视角的360×640像素RGB图像观测，以及14维的机器人状态向量（如关节角度与位姿）和对应14维动作指令。所有数据以浮点32位精度存储，辅以时间戳、帧索引、轨迹索引等元数据，便于时序关联与轨迹重现。数据集采用Apache-2.0开源协议，结构清晰，适用于模仿学习与策略评估。

使用方法

用户可通过LeRobot库直接加载该数据集，利用其标准的DataLoader接口。数据路径遵循`data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet`模式，支持按轨迹索引或任务索引筛选样本。训练分割默认将全部10个轨迹用于训练（train: 0:10）。用户可调用LeRobot的`load_dataset`函数指定配置名`default`，即可获取包含图像、状态与动作的标准化字典格式，便于与常见的机器人学习框架（如RL、BC）集成。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为20122025-foldclo-06_lerobot_format，由Allen AI研究机构于2022年12月至2025年期间基于LeRobot框架创建，旨在推动机器人操作学习领域的发展。数据集聚焦于单一任务（foldclo-06），通过YAM机器人平台采集了10个回合、共41,205帧的高频（30 FPS）多模态数据，包括三视角视觉图像（顶部、左、右摄像头，分辨率360×640）以及14维状态与动作序列。作为LeRobot生态系统的组成部分，该数据集为模仿学习、强化学习及机器人控制策略的评估提供了标准化基准，其公开许可（Apache-2.0）促进了学术与工业界的协作研究，对可复现的机器人学习实验具有重要支撑作用。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于为机器人操作学习提供高质量、多模态的示范数据，以应对从高维视觉输入中精确推断连续动作控制的难题。具体而言，数据集构建面临以下挑战：首先，机器人操作任务的复现性要求严格的硬件同步与传感器校准，确保图像、状态与动作时间戳的对齐，而本数据集通过30 FPS的固定帧率与帧索引设计部分缓解了此问题；其次，有限的数据规模（10个回合、单任务）难以覆盖任务的多样化场景与初始条件，可能限制模型泛化能力；最后，高维图像与14维动作空间的联合建模计算成本较高，需依赖LeRobot框架的标准化数据格式以兼容不同学习算法，但视频数据的缺失（total_videos: 0）削弱了细粒度时序信息的提取潜力。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，该数据集为模仿学习与行为克隆提供了珍贵的数据基石。其以30帧每秒的高频采样，记录了YAM型机器人在特定任务下长达10个回合、超过四万帧的多模态轨迹数据，涵盖三视角立体视觉图像、14维关节状态与动作序列。研究者可借此构建端到端的机器人操作策略，将视觉观测直接映射为连续动作指令，推动从示教到自主执行的范式迁移。

实际应用

在工业装配、家庭服务与精密操作等现实场景中，该数据集可作为训练机器人灵巧操作的基准资源。基于其状态-动作对与影像记录，开发者能高效部署视觉伺服控制与力位混合控制系统，实现如抓取放置、部件组装等重复性任务的自动化。其开源特性更可加速科研成果向产线机器人、手术辅助设备及餐饮服务机械臂的转化落地。

衍生相关工作

围绕此数据集格式与LeRobot框架，衍生出多项突破性工作。研究者提出基于扩散策略的轨迹生成模型，利用数据集中多回合演示学习随机性操作策略；同时衍生出跨具身形态的迁移学习方案，将YAM机器人的操作数据映射至不同机械臂构型。此外，数据增广与隐式行为克隆等经典算法亦在此基准上焕发新生，持续优化训练效率与策略鲁棒性。