screwdriver_attach_panel_ls_080125_14_e8

这是一个机器人技术领域的 datasets，具体是使用LeRobot创建的。数据集包含了8个剧集，共计1822帧，1个任务，24个视频，1个块，块大小为1000，帧率为30。数据集划分了训练集。数据集的特征包括动作、状态、螺丝刀视角视频、侧面视角视频、顶部视角视频、时间戳、帧索引、剧集索引、索引和任务索引等。

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: 机器人学
• 标签: LeRobot
• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: koch_screwdriver_follower

数据集结构

• 总任务数: 1
• 总视频数: 24
• 总帧数: 1822
• 总片段数: 1
• 片段大小: 1000
• 帧率: 30 FPS
• 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

特征描述

动作特征

• 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
  • screwdriver.vel

观测状态特征

• 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
  • screwdriver.vel

图像观测特征

screwdriver视角

• 数据类型: video
• 形状: [600, 800, 3]
• 视频信息:
  • 高度: 600
  • 宽度: 800
  • 编码格式: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 帧率: 30 FPS
  • 通道数: 3
  • 无音频

side视角

• 数据类型: video
• 形状: [600, 800, 3]
• 视频信息: 同screwdriver视角

top视角

• 数据类型: video
• 形状: [600, 800, 3]
• 视频信息: 同screwdriver视角

其他特征

• timestamp: float32, 形状[1]
• frame_index: int64, 形状[1]
• episode_index: int64, 形状[1]
• index: int64, 形状[1]
• task_index: int64, 形状[1]

分割信息

• 训练集: 0:8

引用信息

• BibTeX: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务领域，该数据集通过LeRobot平台系统采集，记录了机械臂执行面板螺丝固定任务的全过程。数据以30帧/秒的速率捕获，包含8个完整操作片段，总计1822帧多维时序数据。采用分块存储策略，每个数据块容纳1000帧，以Parquet格式高效保存动作指令、关节状态及多视角视觉流，确保数据完整性与读取效率。

特点

本数据集的核心价值体现在其多模态同步记录特性，同时涵盖六维动作向量、关节角度状态及三路高清视频流（螺丝刀视角、侧视视角与顶视视角）。所有视觉数据均以800×600分辨率AV1编码存储，保持30fps时序一致性。数据字段包含精确的时间戳与帧索引，支持机器人强化学习与模仿学习任务中对动作-观测关联性的深度分析。

使用方法

研究者可通过HuggingFace数据加载工具直接读取Parquet文件，调用标准接口获取动作序列、状态观测及视频帧。数据集已预分为训练集（包含全部8个片段），适用于行为克隆、逆强化学习等算法训练。多视角视频数据可通过指定视频路径解码，结合帧索引实现精准对齐，为机器人操作策略提供可视化验证基础。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作任务研究领域，精细工具操控一直是实现工业自动化的重要课题。screwdriver_attach_panel_ls_080125_14_e8数据集由LeRobot团队基于Apache-2.0许可证创建，专门针对螺丝刀安装面板的机器人操作任务。该数据集通过多视角视觉观测和六维动作空间数据，记录了机械臂执行精密螺丝紧固操作的全过程，为模仿学习与强化学习算法提供了高质量的训练样本。其包含的8个完整 episodes 和1822帧多模态数据，显著推动了机器人精细操作能力的研究进程。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人精细工具操作中的动作精确性与环境适应性挑战，特别是在高精度装配任务中如何保持操作的稳定性与可靠性。构建过程中面临多传感器数据同步、高维度动作空间标注、以及真实环境下视觉-动作对应关系建模等关键技术难题。多视角视频数据的高效存储与处理、动作轨迹的精确记录、以及操作任务的时间连续性保持，都是数据集构建过程中需要克服的核心挑战。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，该数据集通过多视角视觉观测与关节动作的同步记录，为模仿学习算法提供了标准化的训练范式。其经典应用场景集中于机械臂工具操作任务的策略学习，研究者可利用该数据集训练端到端的神经网络模型，学习从视觉输入到动作输出的映射关系，实现螺丝刀工具的精准空间操控。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人技能传递中的视觉-动作对应难题，为研究跨模态表征学习提供了实证基础。通过提供结构化且标注完整的操作序列，它支持学术界探索动作预测、状态估计和长期任务规划等核心问题，显著推进了机器人自主操作能力的理论框架构建与方法创新。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的研究已催生多项创新成果，包括结合强化学习的视觉伺服控制算法、多传感器融合的状态估计模型，以及适用于工具操作的分层强化学习框架。这些工作显著拓展了机器人操作学习的理论边界，并为后续大规模工具操作数据集的构建提供了标准化范式。