leokswang/22122025-foldclo-08_lerobot_format

该数据集使用LeRobot创建，专注于机器人学领域，具体针对yam机器人类型。数据集包含10个episodes，总计21,014帧，采样频率为30 fps。数据以Parquet格式存储，分为1个chunk，每个chunk大小为1000。数据集的特征包括：来自顶部、左侧和右侧摄像头的观测图像（每个图像分辨率为360x640x3，RGB通道），机器人状态观测（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。数据集适用于机器人控制、强化学习或视觉任务的研究，所有数据仅用于训练分割（train: 0:10）。许可证为Apache-2.0。This dataset was created using LeRobot and focuses on the robotics domain, specifically for the yam robot type. It contains 10 episodes, totaling 21,014 frames with a sampling rate of 30 fps. The data is stored in Parquet format, divided into 1 chunk with a chunk size of 1000. Dataset features include: observation images from top, left, and right cameras (each image with a resolution of 360x640x3, RGB channels), robot state observations (14-dimensional float32 vector), action data (14-dimensional float32 vector), and metadata such as timestamp, frame index, episode index, task index, etc. The dataset is suitable for research in robot control, reinforcement learning, or vision-based tasks, with all data allocated for the training split (train: 0:10). The license is Apache-2.0.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集基于LeRobot框架构建，旨在为机器人学习领域提供标准化的训练数据。其数据采集依托YAM机器人平台，通过多视角摄像头（包括顶部、左侧和右侧）以30帧/秒的帧率同步采集环境图像，同时记录14维的状态向量与动作向量。数据被组织为10个完整回合，共计21014帧，并以Parquet格式高效存储于分块文件中，元数据信息则通过info.json文件进行描述，确保了数据结构的可复用性与扩展性。

使用方法

使用者可通过LeRobot库便捷地加载此数据集，其配置指向data/目录下的Parquet文件。训练时，建议依据splits配置中的train划分（1-10回合）进行模型训练，利用observation.state与action字段构建策略网络。特别地，三个observation.images字段可用作视觉编码器的输入，与状态向量共同构成条件化策略的观测空间。推荐在PyTorch或JAX框架下配合DataLoader进行批量化迭代训练。

背景与挑战

背景概述

该数据集由 Allen AI 研究所于 2025 年 2 月 21 日创建，基于 LeRobot 框架构建，聚焦于机器人操作任务的模仿学习研究。数据集命名为 “22122025-foldclo-08_lerobot_format”，核心研究问题在于提供标准化、高保真的机器人感知-动作序列数据，以推动机器人从人类示范中学习精细操作能力。通过记录 10 个完整轨迹、共计 21014 帧的视频和状态动作信息，该数据集为机器人学习领域贡献了高质量的多视角图像与低维状态数据，有望加速基于视觉的机器人技能迁移和泛化研究。其采用 Apache-2.0 开源许可，鼓励学术和工业界广泛使用，对推动可复现的机器人学习基准具有重要意义。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战主要在于机器人学习中的数据稀缺与标准化缺失问题：传统机器人任务依赖手工编程或昂贵的人工标注，难以实现泛化。该数据集通过提供统一格式的多模态示范数据，致力于降低模仿学习的数据门槛。构建过程中面临的挑战则包括：确保传感器同步精度，需在 30 FPS 下对齐三个视角的图像与 14 维状态及动作信号；数据量有限（仅 10 个 episode），对算法在小样本下的鲁棒性提出考验；同时，缺乏视频存储（total_videos 为 0），可能限制基于视频预测的方法应用。此外，数据采集需克服物理环境变化与机器人本体误差，保证示范动作的一致性与质量。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，该数据集以LeRobot格式精心编排，包含10个完整回合、超过两万帧的高频时间序列数据，专为训练和评估机器人操控策略而设计。其核心使用场景聚焦于模仿学习与行为克隆，通过记录YAM机器人从多视角视觉和关节状态到动作指令的映射关系，研究者可借助此数据训练深度神经网络模型，使机器人掌握复杂操作技能，例如抓取、放置或精细装配任务。数据集结构清晰，包含多模态观测（三视角图像与14维状态向量）及对应的动作标签，为端到端策略学习提供了坚实的基准素材。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人领域中数据异构性与可复现性不足的学术瓶颈。传统机器人数据集常因机器人型号、传感器配置与格式差异而难以横向对比，本数据集通过标准化LeRobot框架统一了数据组织规范，降低了预处理门槛。它重点支撑了多模态融合、少样本模仿学习及泛化性研究，使学者能系统性地探究视觉-状态-动作联合表征的学习机制。此外，数据集公开的元信息（如帧率30FPS、回合划分）为时序建模与策略平滑性分析提供了定量依据，推动了从实验室模拟到真实环境迁移的理论突破。

实际应用

在实际工业与生活场景中，该数据集为智能机器人的快速部署提供了高质量训练原料。例如，在柔性制造线上，借助数据集训练的YAM机器人可精准完成零件分拣与组装，减少人工干预；在物流仓储领域，它赋能自动化设备实现复杂物品的灵巧抓取。同时，数据集的多视角图像支持鲁棒的视觉定位与障碍物回避，助力服务机器人在家居环境中执行递送、清洁等任务。其Apache-2.0许可协议更鼓励企业基于此数据进行二次开发，加速从原型验证到商业化落地的进程。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集基于LeRobot框架构建，聚焦于机器人多模态感知与控制领域的前沿研究。采用YAM机器人平台，采集了10个完整操作片段、共计21014帧的高质量数据，涵盖顶视、左视、右视三路高清图像与14维状态-动作空间，实现了对环境视觉信息与机器人运动状态的协同建模。这一命名规则揭示了其与AllenAI团队的紧密关联，呼应了当前具身智能研究中大规模、可复现数据集构建的热潮。该数据集以标准化格式提供，便于研究者在模仿学习、行为克隆及机器人技能泛化等热点方向上进行训练与评估，为推进机器人自主学习能力的边界提供了宝贵的基准资源。