eval_circe4_1

该数据集是通过 LeRobot 创建的，主要用于机器人技术领域。数据集采用 Apache-2.0 许可证，包含多个特征，如动作、观察状态、图像和时间戳等。数据以 Parquet 文件格式存储，每个文件包含 1000 个数据块，总数据文件大小为 100MB，视频文件大小为 200MB。数据集的特征包括动作（6 个浮点型关节位置）、观察状态（6 个浮点型关节位置）、两个摄像头拍摄的图像（1080x1920x3 的视频帧）以及时间戳、帧索引、剧集索引等。数据集的帧率为 30fps，适用于机器人控制、行为分析等任务。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: eval_circe4_1
• 创建工具: 使用 LeRobot 创建。
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集结构

• 数据文件格式: Parquet
• 数据文件路径模式: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径模式: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 数据块大小: 1000
• 帧率: 15 FPS

数据规模

• 总情节数: 0
• 总帧数: 0
• 总任务数: 0
• 数据文件总大小: 100 MB
• 视频文件总大小: 200 MB

特征字段

• action
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 名称: shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos
• observation.state
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 名称: shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos
• observation.images.camera1
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 名称: height, width, channels
• observation.images.camera2
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 名称: height, width, channels
• timestamp
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
• frame_index
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• episode_index
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• index
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• task_index
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]

附加信息

• 主页: 未提供
• 论文: 未提供
• 引用信息: 未提供

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，数据集的构建往往依赖于实际物理系统的交互记录。eval_circe4_1数据集通过LeRobot平台采集，采用分块存储策略，将数据组织为多个Parquet文件，每个文件包含1000个数据块。数据采集过程涉及六自由度机械臂（so_follower类型）的动作执行与状态观测，同时整合了双摄像头（camera1与camera2）的视觉信息，以每秒15帧的速率同步记录机器人关节位置、图像流及时间戳等多模态信号，形成了结构化的时序交互轨迹。

特点

该数据集的核心特征在于其多模态融合与精细的结构化设计。数据集中不仅包含了机械臂六个关节（肩部平移、肩部升降、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转及夹爪）的位置信息作为动作与状态观测，还提供了分辨率达480x640的三通道彩色视频流，实现了动作指令与视觉感知的紧密对齐。此外，数据集通过帧索引、片段索引与任务索引等多层次标识符，确保了数据在时序与任务维度上的可追溯性，为机器人模仿学习与策略评估提供了高维度的真实世界交互基准。

使用方法

使用eval_circe4_1数据集时，研究者可通过LeRobot工具链或直接加载Parquet文件进行数据访问。数据集的结构化特征允许用户按帧或按片段提取机器人的动作-观测对，便于训练端到端的控制策略或进行行为克隆。视觉数据以MP4格式独立存储，可与状态数据通过时间戳同步，支持跨模态学习任务。在机器人学习领域，该数据集适用于策略评估、模仿学习算法验证以及多传感器融合模型的研究，用户可依据任务索引划分训练与测试集，以评估模型在真实机器人任务上的泛化性能。

背景与挑战

背景概述

在机器人学领域，模仿学习与强化学习技术的融合正推动着智能体在复杂环境中自主执行任务的能力。eval_circe4_1数据集依托LeRobot开源框架构建，专注于机器人操作任务的评估，其核心研究问题在于如何通过多模态观测数据（如关节状态与视觉图像）来训练和验证机器人策略的泛化性能。尽管该数据集的创建时间与主要研究人员信息尚未公开，但其采用Apache 2.0许可协议，并整合了高维度的传感器反馈，旨在为机器人控制算法的标准化测试提供资源，从而促进相关领域在仿真与实际部署中的技术进步。

当前挑战

eval_circe4_1数据集所针对的领域挑战在于解决机器人操作任务中的策略评估难题，尤其是在动态环境下基于视觉与状态信息的动作生成。具体而言，数据集需应对高维观测空间（如双摄像头图像与六维关节状态）与连续动作空间的映射问题，这要求算法具备强大的特征提取与序列决策能力。在构建过程中，挑战包括多传感器数据的同步采集与对齐、大规模视频与状态数据的存储效率优化，以及确保数据在真实机器人平台上的可复现性，这些因素共同增加了数据集构建的复杂性与技术门槛。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，eval_circe4_1数据集为模仿学习与强化学习算法提供了宝贵的实验平台。该数据集通过记录六自由度机械臂的关节位置、夹爪状态以及多视角视觉图像，构建了机器人执行任务时的完整交互轨迹。研究人员能够利用这些轨迹数据训练端到端的策略模型，使机器人学习从视觉感知到动作执行的映射关系，从而在仿真或真实环境中复现复杂的操作任务。

实际应用

在实际场景中，eval_circe4_1数据集能够助力开发适用于工业装配、物流分拣或家庭服务等领域的自主机器人系统。基于数据集训练的模型可使机器人理解视觉场景并生成精确的动作序列，完成如物体抓取、放置或精细操作等任务。这为机器人适应多样化、非结构化环境提供了数据基础，加速了智能机器人从实验室走向实际应用的进程。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出诸多经典研究工作，主要集中在视觉模仿学习、离线强化学习以及多模态策略学习等方向。例如，利用其视觉与动作配对数据训练行为克隆模型，或结合离线强化学习算法提升策略的泛化性能。这些工作不仅验证了数据集的有效性，也进一步拓展了其在机器人技能学习、跨任务迁移等前沿课题中的应用潜力。