leokswang/20122025-foldclo-04_lerobot_format

该数据集是使用LeRobot创建的机器人学数据集，专门针对Yam机器人。数据集包含10个episodes，总计27252帧数据，帧率为30fps，所有数据以parquet格式存储。数据特征包括来自三个摄像头（顶部、左侧、右侧）的图像观测，每个图像尺寸为360x640x3（高度、宽度、通道），以及14维的浮点状态观测和14维的浮点动作数据。此外，还包含时间戳、帧索引、episode索引、索引和任务索引等元数据。数据集结构支持训练分割（episodes 0到10），适用于机器人控制和学习任务。This dataset is a robotics dataset created using LeRobot, specifically for the Yam robot. It contains 10 episodes with a total of 27,252 frames at a frame rate of 30 fps, all stored in parquet format. The features include image observations from three cameras (top, left, right), each with dimensions of 360x640x3 (height, width, channels), as well as 14-dimensional float32 state observations and 14-dimensional float32 action data. Additionally, metadata such as timestamp, frame index, episode index, index, and task index are included. The dataset structure supports a training split (episodes 0 to 10) and is suitable for robot control and learning tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于LeRobot框架构建，旨在为机器人学习提供标准化的训练数据。数据采集自一个名为“yam”的机器人平台，包含10个完整 episode，共计27,252帧，帧率为30 FPS。数据以Parquet格式存储，按episode分块组织，路径规则为“data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet”。整个数据集仅包含一个任务，并以训练集形式划分（train: 0:10），无视频文件，所有观测与动作信息均以结构化特征矩阵形式存档。

特点

数据集的核心特点在于其多模态观测结构与紧凑的存储格式。观测数据包含三个视角的图像（分别为顶部、左侧和右侧摄像头，分辨率360×640）以及一个14维的状态向量，动作空间同样为14维。所有时间序列数据均附有时间戳、帧索引和episode索引，便于时间对齐与序列建模。特征定义清晰，采用int64和float32类型，兼顾精度与效率。总帧数达27,252，为小规模但高质量的机器人操作数据集。

使用方法

用户可通过LeRobot库直接加载此数据集，使用默认配置读取Parquet文件。数据加载后，可获取每个episode中的图像序列、机器人状态和动作指令，适用于模仿学习、行为克隆或强化学习中的策略训练。具体使用时，需安装LeRobot并指定数据集目录。数据集中每个episode的帧数据按顺序排列，用户可通过索引或episode分割进行训练/验证集划分，结合多视角图像与状态向量构建端到端学习管道。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为20122025-foldclo-04_lerobot_format，由Hugging Face社区基于LeRobot框架创建，旨在为机器人学习领域提供标准化数据资源。数据集于2025年收录，聚焦于YAM机器人平台，包含10个演示片段、共计27252帧，记录了单一任务下的多模态观测数据（三视角图像与14维状态信息）及对应的14维动作指令。其核心研究问题在于推动机器人模仿学习算法的发展，尤其是针对低成本、易复现的机器人操控任务。数据集采用Apache-2.0许可协议，通过统一的Parquet格式与LeRobot接口，降低了数据预处理门槛，对机器人学习社区的数据共享与模型基准测试具有重要推动作用。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于机器人操控任务中高质量演示数据的稀缺性与异构性，尤其是对于YAM这类非标准化平台，缺乏统一格式的多模态数据难以直接用于端到端模仿学习。构建过程中，需克服机器人硬件不同视角下的图像同步与标定问题，以及高频状态（30 FPS）与动作流的时间对齐误差。此外，只有单一任务（10个片段）的有限样本量可能限制模型泛化能力，且缺乏视频数据（total_videos=0）使得时间动态建模存在瓶颈。数据采集时的环境扰动与任务定义偏差也需通过规范化数据增强与标注策略来缓解，以确保训练鲁棒性。

常用场景

经典使用场景

该数据集隶属于机器人学习领域，采用LeRobot标准格式构建，专为基于视觉的机械臂操作任务而设计。其经典使用场景聚焦于模仿学习与强化学习的训练与评估，尤其是涉及多视角视觉观测与连续动作空间的精细操控任务。数据集中包含来自顶部、左侧和右侧三个摄像机视角的高清图像，以及14维的机器人状态和动作向量，为端到端学习策略的研发提供了完备的数据基础。研究人员可利用这些数据训练机器人从视觉输入直接映射到关节空间或末端执行器动作，从而实现诸如物体抓取、装配等复杂操作的自主执行。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人学中常面临的样本效率低下与策略泛化能力不足等核心学术挑战。通过提供高帧率（30 FPS）、多视角且时间序列对齐的演示数据，它支持研究者探索如何从少量演示中高效学习鲁棒的控制策略，这直接回应了模仿学习领域的数据稀缺性难题。同时，数据集的标准化结构（LeRobot格式）为不同算法间的公平对比与可重复性研究提供了便利，促进了行为克隆、逆强化学习及离线强化学习等方向的方法创新，推动了复杂机器人操作任务从理论模拟向实际部署的转化。

衍生相关工作

该数据集与LeRobot生态紧密集成，催生了一系列具有影响力的相关工作。基于此类格式的数据，研究者开发了多种先进的模仿学习框架，如扩散策略（Diffusion Policy）与基于Transformer的动作分块方法，这些工作显著提升了策略的平滑性与长时程任务的成功率。同时，该数据集也为对比学习、目标条件策略以及多任务通用策略等研究方向提供了标准化测试基准。此外，将多视角图像与状态动作数据结合训练的视觉表征模型，已被证明能有效提升策略在未见过的场景中的泛化性能，相关论文和开源代码已陆续发表，推动了机器人学习社区的基础设施建设与学术进步。