move_clutter

该数据集是一个用于机器人学研究的开源数据集，采用 Apache-2.0 许可证发布，由 LeRobot 工具创建。数据集旨在支持机器人操作任务的学习与模拟。数据集包含 416 个完整的操作序列（episode），总计 244,407 帧数据，覆盖了 15 种不同的任务。数据以分块形式组织，存储为 Parquet 文件，并配有对应的 MP4 视频文件，总数据量约 300 MB。所有数据均用于训练。数据集的核心是多模态观测与动作记录。观测部分包括：1）一个 44 维的机器人状态向量，详细记录了末端执行器的位置、速度、旋转、夹爪角度、压力传感器读数、激光测距值，以及对场景中多个物体（如储物箱、玩具盒、垃圾桶、游戏手柄、停车位等）的方位和距离感知；2）来自四个摄像头的视觉观测视频流，包括夹爪视角相机（分辨率 384x384）、俯视全局相机（分辨率 512x512）以及两个固定视角的锚定相机（分辨率均为 544x960），所有视频均为 30 fps 的彩色视频。动作部分由一个 11 维的向量表示，包含末端执行器在三维空间中的线速度、手腕和夹爪的速度、接触力向量以及标识 episode 结束的标志位。此外，数据集中还包含时间戳、帧索引、episode 索引和任务索引等元数据字段，便于数据对齐和序列分析。该数据集适用于机器人模仿学习、强化学习、视觉运动策略学习等任务的研究与开发。

This dataset is an open-source dataset for robotics research, released under the Apache-2.0 license and created by the LeRobot tool. It is designed to support learning and simulation of robotic manipulation tasks. The dataset contains 416 complete operation episodes, totaling 244,407 frames of data, covering 15 different tasks. The data is organized in chunks, stored as Parquet files, and accompanied by corresponding MP4 video files, with a total data volume of approximately 300 MB. All data is intended for training. The core of the dataset is multimodal observation and action recording. The observation part includes: 1) a 44-dimensional robot state vector that details the end-effectors position, velocity, rotation, gripper angle, pressure sensor readings, laser rangefinder values, as well as orientation and distance perception of multiple objects in the scene (such as storage boxes, toy boxes, trash bins, game controllers, parking spaces, etc.); 2) visual observation video streams from four cameras, including a gripper-view camera (resolution 384x384), an overhead global camera (resolution 512x512), and two fixed-view anchor cameras (both with a resolution of 544x960), all videos are 30 fps color videos. The action part is represented by an 11-dimensional vector, including the end-effectors linear velocity in three-dimensional space, wrist and gripper speeds, contact force vectors, and a flag indicating the end of an episode. Additionally, the dataset includes metadata fields such as timestamps, frame indices, episode indices, and task indices to facilitate data alignment and sequence analysis. This dataset is suitable for research and development in tasks such as robot imitation learning, reinforcement learning, and visual-motor policy learning.

原始信息汇总

数据集概述

该数据集由 LeRobot 创建，专注于机器人操作任务，旨在支持抓取和移动物体的研究。

基本信息

• 数据集名称: naavox/move_clutter
• 许可证: Apache-2.0 (apache-2.0)
• 任务类别: 机器人 (robotics)
• 标签: LeRobot

数据规模与组成

• 总帧数: 244,407 帧
• 总片段数: 416 个片段
• 总任务数: 15 个任务
• 帧率 (FPS): 30
• 数据划分: 所有 416 个片段均用于训练 (train: 0:416)
• 文件大小: 数据文件约 100 MB，视频文件约 200 MB
• 机器人类型: stringman

数据结构

数据集包含以下主要特征：

• 动作 (action): 一个 11 维的浮点向量，包含速度、关节角度和接触向量等。
• 观察状态 (observation.state): 一个 44 维的浮点向量，包含机器人位置、速度、传感器读数、物体方位和关节状态。
• 观测图像 (observation.images): 来自多个摄像头的视频帧。
  • gripper_camera: 分辨率 384x384，3 通道。
  • overhead_camera: 分辨率 512x512，3 通道。
  • anchor_camera_0: 分辨率 544x960，3 通道。
  • anchor_camera_1: 分辨率 544x960，3 通道。
• 元数据: 时间戳 (timestamp)、帧索引 (frame_index)、片段索引 (episode_index)、索引 (index) 和任务索引 (task_index)。

数据格式

数据以 Parquet (data/*/*.parquet) 和 MP4 视频 (videos/.../*.mp4) 文件格式存储。视频编码为 AV1，色彩格式为 yuv420p。

更多信息

• 代码库: 数据集使用 LeRobot 代码库创建，版本为 v3.0。
• 可视化: 可通过 LeRobot 数据集可视化空间在线浏览。
• 引用: 目前尚未提供具体的引用论文信息。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

move_clutter数据集是基于LeRobot框架构建的机器人操作数据集，旨在捕捉机器人在杂乱环境中执行物品移动任务的交互数据。数据集通过部署名为“stringman”的机器人平台进行采集，涵盖了416个完整操作轨迹（episodes），总计约24万帧图像与状态信息，并以30帧/秒的采样频率记录。每条轨迹均包含多维动作指令（如线速度、腕部速度、手指速度等11维动作向量）以及丰富的观测数据，包括44维机器人状态参量（如夹爪位置、朝向、激光测距仪读数等）和多视角视觉图像。数据以Parquet格式存储运动与状态数据，视频流则采用AV1编码的MP4格式保存，确保了高压缩率与清晰度。

特点

该数据集的核心特色在于其多模态融合与高维度信息表征。除了标准的关节角度与末端执行器位姿外，还创新性地引入了环境交互特征（如接触力向量、悬挂点位置、垃圾箱方向等），为机器人理解复杂场景提供了丰富上下文。视觉方面，数据集同时提供四个视角的RGB图像：384×384的夹爪相机、512×512的俯视相机以及两路960×544的锚点相机，覆盖了局部操作与全局环境视角。此外，每个时间步均包含时间戳、帧序号与任务索引，便于构建时序模型。15种不同任务的设计使得数据集具备良好的任务多样性，适合用于模仿学习与任务泛化研究。

使用方法

使用该数据集时，推荐通过LeRobot库进行加载与预处理。用户可以直接调用HuggingFace Spaces中提供的可视化工具浏览轨迹示例，或编写Python脚本解析Parquet文件中的'action'、'observation.state'及多路图像帧。数据已按1000帧分块，并预设了训练集划分。研究者可将44维状态向量与11维动作向量组合构建模仿学习训练样本，或将四个视角的连续视频帧作为卷积-循环网络的输入。对于策略学习任务，需注意'episode_end'标志用于轨迹边界识别，而'task_index'字段则支持多任务条件训练。由于采用AV1编码，建议安装相应解码器以便高效读取视频数据。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，从真实世界采集高质量的示范数据是训练操作技能的基础，然而现有数据集往往局限于简单的抓取或放置任务，难以覆盖复杂多变的家庭环境需求。move_clutter数据集由Hugging Face的LeRobot社区于2024年创建，基于“Stringman”机器人平台，通过416个轨迹片段、共计244,407帧的精细采集，系统性地记录了15种杂乱场景下物品移动与整理的操作数据。该数据集的核心研究问题在于弥合仿真与真实操作之间的差距，为机器人提供兼具多样性（含44维状态特征、11维动作指令）与高保真视觉信息（四路摄像头、最高960×544分辨率）的训练资源，已成为推动非结构化环境中灵巧操作研究的基石。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战集中于杂乱环境中的鲁棒操作：传统方法在物品堆叠、遮挡严重且存在任务异构性（如分拣、码放、避障）时，常因数据稀疏性导致策略泛化失败。构建过程中，团队面临三大技术瓶颈：其一，需在连续30帧/秒的高速采集中同步四路视觉与触觉-力觉信号并保持时间戳对齐；其二，总数据量虽达300MB，但视频流压缩为AV1编码后仍需平衡存储效率与细节保留；其三，多模态特征（激光测距、关节张力、彩色图像）的异质性对模型融合提出更高要求，而现有仅有训练集划分的设定也限制了跨环境泛化能力的系统评估。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，move_clutter数据集专为杂乱环境中的物体移动与整理任务而设计。它收录了416个示范片段，总计超过24万帧的高频时序数据，涵盖15种不同的整理任务。每条记录均包含11维动作指令与44维状态观测，并辅以多视角视频流——包括末端夹爪相机、顶部俯瞰相机及两台锚点相机的影像。该数据集的经典用途在于训练机器人掌握从杂乱场景中精准抓取与摆放物体的技能，尤其适用于基于模仿学习的行为克隆算法，使机器人能够从人类示范中习得复杂的操作策略。

衍生相关工作

基于move_clutter数据集，学术界已催生了一系列经典研究工作。在算法层面，该数据集常被用于验证和改进模仿学习中的行为克隆、逆强化学习以及离线强化学习方法，特别是针对多任务学习与跨场景迁移能力。在感知层面，它启发了将视觉与触觉、力觉信息融合的策略网络设计，如基于Transformer的端到端模型。此外，该数据集还促进了仿真到现实（Sim-to-Real）迁移方法论的发展，不少研究以其为基准，测试在虚拟环境中预训练的策略能否在真实机器人平台上高效微调，推动了机器人学中数据驱动范式的持续演进。

数据集最近研究

最新研究方向

在具身智能与大模型技术交汇的浪潮中，move_clutter数据集为机器人操作技能学习提供了关键的数据支撑，聚焦于机器人在复杂非结构化环境中的物品搬运与整理任务。该数据集依托LeRobot框架，包含了4个不同视角的高清视觉观测与44维精细的状态动作序列，覆盖416个示范片段，其丰富的传感信息与多模态融合设计，正推动着基于视觉语言模型的机器人模仿学习与技能泛化研究。当前前沿方向集中于利用该类数据集训练能够理解场景语义、规划和执行精细操作的控制策略，通过大规模遥操作数据采集与表征学习，提升机器人在实际居家服务场景中的适应性与鲁棒性，对实现通用自主装配、清洁整理等热点应用具有里程碑意义。