libero_10_lerobot_v3.0

该数据集使用LeRobot创建，包含机器人操作相关的数据，具体涉及'panda'机器人类型。数据集包含379个episodes，101469帧，10个任务，数据以parquet文件格式存储，并附带视频文件。数据集包含多种特征，如图像（主摄像头和腕部摄像头）、状态观测（电机位置和夹持器状态）、动作（电机控制命令）、时间戳、帧索引、episode索引、任务索引等。所有数据以10fps的速率采集，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为500MB。

This dataset is constructed using LeRobot, and contains robotics operation-related data specifically focused on the 'Panda' robot type. It comprises 379 episodes, 101,469 frames, and 10 tasks. The data is stored in Parquet file format, with accompanying video files. The dataset includes diverse features including images from the main camera and wrist camera, state observations (motor positions and gripper status), actions (motor control commands), timestamps, frame indices, episode indices, task indices, and more. All data was collected at a frame rate of 10 fps. The total size of the Parquet data files is 100 MB, while the video files have a combined size of 500 MB.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: libero_10_lerobot_v3.0
• 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

• 总任务数: 10
• 总情节数: 379
• 总帧数: 101,469
• 数据文件总大小: 100 MB
• 视频文件总大小: 500 MB
• 帧率: 10 FPS
• 数据块大小: 1000
• 数据分割: 训练集 (0:379)

数据结构与特征

数据存储于Parquet文件中，路径格式为：data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet。 视频存储于MP4文件中，路径格式为：videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4。

特征字段

1. observation.images.image

   • 数据类型: 图像
   • 形状: [256, 256, 3] (高度，宽度，通道)
   • 帧率: 10 FPS

2. observation.images.wrist_image

   • 数据类型: 图像
   • 形状: [256, 256, 3] (高度，宽度，通道)
   • 帧率: 10 FPS

3. observation.state

   • 数据类型: float32
   • 形状: [8]
   • 维度名称: ["x", "y", "z", "rx", "ry", "rz", "rw", "gripper"]
   • 帧率: 10 FPS

4. action

   • 数据类型: float32
   • 形状: [7]
   • 维度名称: ["x", "y", "z", "roll", "pitch", "yaw", "gripper"]
   • 帧率: 10 FPS

5. timestamp

   • 数据类型: float32
   • 形状: [1]
   • 帧率: 10 FPS

6. frame_index

   • 数据类型: int64
   • 形状: [1]
   • 帧率: 10 FPS

7. episode_index

   • 数据类型: int64
   • 形状: [1]
   • 帧率: 10 FPS

8. index

   • 数据类型: int64
   • 形状: [1]
   • 帧率: 10 FPS

9. task_index

   • 数据类型: int64
   • 形状: [1]
   • 帧率: 10 FPS

机器人信息

• 机器人类型: panda
• 代码库版本: v3.0

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

在机器人学习领域，高质量的数据集是推动策略学习与泛化能力提升的关键基石。libero_10_lerobot_v3.0数据集依托LeRobot框架构建，基于Panda机器人平台采集了379个演示回合，涵盖10种不同的操作任务，总计包含101,469帧观测数据。数据以10帧/秒的固定频率记录，采用分块存储策略，将原始数据切分为多个大小为1000帧的chunk，并以Parquet格式高效保存。每个chunk内进一步按文件索引组织，同时对应的视频数据以MP4格式独立存储，实现了结构化且易于扩展的数据管理。

特点

该数据集呈现出鲜明的多模态与高保真特性。观测空间同时包含分辨率为256×256的全局视觉图像与腕部视角图像，配合8维状态向量（涵盖三维位置、四元数姿态及夹爪开度），为模仿学习提供了丰富的感知输入。动作空间定义为7维连续控制信号，精确映射至末端执行器的笛卡尔运动与夹爪操作。数据集明确划分训练集（全部379个回合），并附带任务索引字段，便于进行多任务学习与迁移研究。整体数据规模约600MB，在保证数据多样性的同时兼顾了存储与加载的效率。

使用方法

借助LeRobot生态系统的无缝集成，研究者可直接通过HuggingFace数据集加载接口快速获取该数据集。使用前需安装LeRobot库及相关依赖，随后调用`load_dataset`函数指定数据集名称即可自动下载并解析Parquet文件与视频资源。数据以标准化的字典格式返回，包含观测图像、状态、动作及元信息字段，便于直接输入至模仿学习或强化学习算法中。对于自定义训练流程，用户也可通过遍历chunk索引的方式分批读取数据，配合LeRobot提供的重放与可视化工具进行数据探索与预处理。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，模仿学习与行为克隆的进步高度依赖于大规模、高质量且具备良好结构化的演示数据集。libero_10_lerobot_v3.0 数据集由 Hugging Face 的 LeRobot 社区于近期创建，旨在为机器人操作任务提供标准化的基准。该数据集基于 Franka Emika Panda 机械臂采集，涵盖了 10 种不同的操作任务，总计包含 379 个演示片段与超过 10 万帧的高保真观测数据，包括第一视角与腕部视角的 RGB 图像、8 维关节状态以及 7 维动作空间。其核心研究问题聚焦于如何利用统一格式的机器人演示数据，推动多任务学习与策略泛化能力的提升。该数据集在 LeRobot 框架下发布，采用 Apache-2.0 许可，为全球机器人研究者提供了一个可直接用于训练与评估的开放资源，对推动机器人学习算法的可复现性与公平比较具有重要影响力。

当前挑战

libero_10_lerobot_v3.0 数据集所应对的领域挑战在于机器人多任务操作中的策略泛化难题。传统方法往往针对单一任务设计，难以在多种操作场景间迁移，而该数据集通过提供覆盖 10 种任务的高质量演示，旨在促进模型学习跨任务的共享表征。然而，构建过程中亦面临显著挑战：首先，数据采集依赖遥操作，需确保演示动作的精确性与一致性，以避免引入噪声；其次，视觉观测的多样性与光照、背景变化要求数据具备足够的环境鲁棒性；再者，任务间的动作分布差异较大，如何平衡各任务样本数量以防止模型偏向高频任务，是数据集设计时必须克服的障碍。此外，高帧率（10 FPS）与多模态数据（图像、状态、动作）的同步存储对数据管道的高效性与完整性提出了严格要求。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习与操作领域，libero_10_lerobot_v3.0数据集为模仿学习与行为克隆研究提供了标准化的多任务基准。该数据集包含由Panda机械臂执行的10种不同操作任务，涵盖379条完整轨迹与超过10万帧高保真观测数据。研究者可利用其中256×256分辨率的主视角与腕部相机图像，结合8维机器人状态向量与7维动作空间，训练视觉-运动策略。其经典使用场景聚焦于从像素到动作端到端的策略学习，尤其适用于验证条件变分自编码器、扩散策略等生成式模型在机器人精细操控中的泛化能力。

实际应用

在工业与家庭服务机器人领域，libero_10_lerobot_v3.0数据集的实际应用价值体现在加速技能学习从仿真到现实的迁移。基于该数据集训练的视觉运动策略可被直接部署于Panda机械臂，完成诸如物体抓取、放置、组装等典型工业操作。其包含的腕部相机视角特别适用于精细装配任务，而多样化的任务设计则使模型能够适应变化的工作环境。在智能仓储场景中，该数据集训练的机器人可灵活切换任务模式，从拣选到分类无缝衔接，显著降低了对人类编程专家的实时依赖。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列具有里程碑意义的研究工作。其中，基于扩散模型的机器人策略学习框架直接将其作为标准评估集，验证了去噪概率模型在长时序动作生成中的优越性。此外，有工作利用该数据集的10个任务构建了多任务行为克隆的对比基准，系统分析了任务间特征干扰与共享表示学习的关系。更近期的进展则聚焦于结合预训练视觉编码器（如CLIP）与状态空间模型，在该数据集上实现了零样本任务泛化，为机器人基础模型的涌现能力提供了实证支持。