xense_bi_arx5_tie_white_shoelaces_1030_no_adjust

这是一个机器人学数据集，包含3个总剧集，共13876帧，1个任务，9个视频和1个块。数据集的帧率为30fps，使用的块大小为1000。数据集中的特征包括动作位置、观察状态、头部、左右手腕的图像以及时间戳等。数据集以Parquet文件格式存储，并提供了对应的视频文件。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人技术
• 标签: LeRobot
• 代码库版本: v2.1

数据集规模

• 总情节数: 3
• 总帧数: 13876
• 总任务数: 1
• 总视频数: 9
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 30 FPS
• 数据分割: 训练集 (0:3)

机器人配置

• 机器人类型: bi_arx5

数据结构

数据文件路径

• 数据路径: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征字段

动作特征

• 名称: action
• 数据类型: float32
• 形状: [14]
• 关节位置:
  • 左机械臂关节1-6位置
  • 左夹爪位置
  • 右机械臂关节1-6位置
  • 右夹爪位置

观测特征

状态观测:

• 名称: observation.state
• 数据类型: float32
• 形状: [14]
• 关节位置: 与动作特征相同

图像观测:

• 头部摄像头 (observation.images.head):

  • 数据类型: video
  • 分辨率: 480×640×3
  • 视频编码: AV1
  • 像素格式: yuv420p
  • 非深度图

• 左腕摄像头 (observation.images.left_wrist):

  • 配置与头部摄像头相同

• 右腕摄像头 (observation.images.right_wrist):

  • 配置与头部摄像头相同

索引特征

• 时间戳: float32, 形状[1]
• 帧索引: int64, 形状[1]
• 情节索引: int64, 形状[1]
• 索引: int64, 形状[1]
• 任务索引: int64, 形状[1]

创建信息

• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，数据采集的精确性与系统性对算法模型训练至关重要。本数据集通过LeRobot平台构建，采用双ARX5机器人系统记录执行特定任务的过程，涵盖3个完整交互片段和13876帧数据。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块包含1000帧，采样频率为30Hz，确保了时序连贯性与高效存取。

特点

该数据集展现了多模态机器人数据的典型特征，整合了14维关节位置动作指令与对应状态观测，同时配备头部、左右腕部三视角彩色视频流，分辨率达640x480。数据结构层次分明，包含时间戳、帧索引等元信息，支持端到端策略学习与视觉运动控制研究，为双臂协调操作提供丰富样本。

使用方法

研究者可通过加载标准Parquet格式文件直接访问多维时间序列数据，利用动作-观测配对字段训练模仿学习或强化学习模型。视频数据以MP4格式独立存储，可与状态数据同步解析。数据集已预划分为训练集，支持直接输入主流机器人学习框架进行策略验证与行为克隆实验。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，高质量数据集对于推动双臂机器人控制算法的进步具有关键作用。xense_bi_arx5_tie_white_shoelaces_1030_no_adjust数据集基于LeRobot平台构建，专门针对双臂ARX5型机器人的精细操作任务。该数据集通过记录机器人关节位置、夹爪状态及多视角视觉信息，为研究复杂环境下的双臂协同控制提供了结构化数据支持，其包含的13876帧数据覆盖了完整的操作序列，体现了机器人学习从仿真到现实过渡的技术路径。

当前挑战

该数据集致力于解决双臂机器人精细物体操作的领域挑战，尤其体现在对非刚性物体（如鞋带）的动态交互建模困难。构建过程中面临多模态数据同步的复杂性，需协调14维关节动作与三路高清视频流的时间对齐；同时，真实环境下的光照变化与机械臂自遮挡现象对视觉感知系统的鲁棒性提出了更高要求，而有限的任务多样性（仅包含单一任务）也制约了算法的泛化能力验证。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，该数据集通过双机械臂系统记录了系白色鞋带这一精细操作任务，其多视角视觉数据与关节运动轨迹的同步采集，为模仿学习算法提供了丰富的训练样本。研究者可基于该数据构建从视觉感知到动作执行的端到端模型，探索在非结构化环境中机械臂的自主操作能力。

实际应用

在工业自动化场景中，该数据集支撑的算法可迁移至精密装配、线束整理等需要双工协作的生产环节。服务机器人领域则能借鉴其细粒度操作模式，应用于医疗辅具穿戴、家居物品整理等日常生活场景，推动机器人从结构化环境向开放场景的适应性延伸。

衍生相关工作

基于此类操作数据集，学界涌现出多智能体协同控制、跨模态表征学习等创新方向。LeRobot生态后续开发的增量学习框架，通过持续融合新任务数据不断优化策略网络，启发了面向长期自主学习的机器人系统架构设计。