colourmatchfinal

这是一个使用LeRobot工具创建的数据集，包含100个剧集，每个剧集包含不同数量的帧，总共35135帧。数据集包含一个任务，200个视频，分为一个数据块，每个数据块包含1000帧。数据集的帧率为30fps，并且只包含正面和手腕的图像，没有音频。所有数据以Apache-2.0许可发布。

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: so101_follower

数据集结构

• 总集数: 100
• 总帧数: 35135
• 总任务数: 1
• 总视频数: 200
• 总块数: 1
• 块大小: 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

• 动作:
  • 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
• 观测状态:
  • 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
• 观测图像（前视）:
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 名称: height, width, channels
  • 视频信息:
    • 高度: 480
    • 宽度: 640
    • 编解码器: av1
    • 像素格式: yuv420p
    • 是否为深度图: false
    • 帧率: 30
    • 通道数: 3
    • 是否包含音频: false
• 观测图像（腕部）:
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 名称: height, width, channels
  • 视频信息:
    • 高度: 480
    • 宽度: 640
    • 编解码器: av1
    • 像素格式: yuv420p
    • 是否为深度图: false
    • 帧率: 30
    • 通道数: 3
    • 是否包含音频: false
• 时间戳:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
• 帧索引:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 集索引:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 索引:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 任务索引:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]

引用

• BibTeX: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，colourmatchfinal数据集通过LeRobot平台精心构建，采用先进的机器人操作记录技术。数据集包含100个完整的情节，共计35135帧数据，以30帧每秒的高频率采集。数据以Parquet格式存储，结构清晰，每个情节被划分为1000帧的块，便于高效处理和分析。数据采集过程中，机器人状态、动作及多视角图像信息被同步记录，确保了数据的完整性和一致性。

特点

colourmatchfinal数据集以其多维度的数据采集能力脱颖而出，不仅记录了6自由度机械臂的关节位置和夹爪状态，还同步捕获了前视和腕部视角的高清视频。视频分辨率为480x640，采用AV1编码，保证了图像质量与存储效率的平衡。数据集特别注重时序对齐，每帧数据均附带精确的时间戳和帧索引，为时序依赖性研究提供了坚实基础。独特的Parquet存储格式进一步优化了大规模机器人数据的读取效率。

使用方法

该数据集适用于机器人学习算法的训练与验证，研究者可通过解析Parquet文件获取结构化机器人操作数据。视频数据与状态信息的时空对齐特性，使其特别适合模仿学习和强化学习任务。使用时应先加载meta/info.json了解数据结构，随后按指定路径访问分块存储的情节数据。数据集已预设训练集划分，用户可直接提取0-100号情节进行模型训练，视频文件与传感器数据的对应关系由统一命名规则维护，确保了数据调用的便捷性。

背景与挑战

背景概述

colourmatchfinal数据集由LeRobot团队构建，专注于机器人操作任务的研究。该数据集基于Apache 2.0许可协议发布，包含100个任务片段和超过35,000帧数据，旨在为机器人控制与视觉感知提供多模态训练资源。数据集采用SO101型机器人平台采集，整合了关节状态、视觉观测和时间序列等多维特征，为机器人学习算法提供了丰富的实验环境。其核心研究问题聚焦于机械臂的精确控制与视觉引导操作的协同优化，对推动机器人自主操作能力的发展具有重要意义。

当前挑战

该数据集面临的主要挑战体现在两个方面：在领域问题层面，如何实现高维连续动作空间与多视角视觉输入的精准映射仍存在技术瓶颈，现有方法在长时序任务中的泛化能力亟待提升；在构建过程中，多传感器数据的同步采集与标定、大规模视频数据的高效压缩存储，以及跨模态数据的时空对齐等问题对工程技术提出了较高要求。此外，缺乏公开的论文和技术报告导致数据集的使用场景和性能基准尚不明确，增加了研究者的使用门槛。

常用场景

经典使用场景

在机器人控制与视觉感知领域，colourmatchfinal数据集以其丰富的多模态数据成为研究机器人动作规划与视觉反馈机制的理想选择。该数据集记录了机械臂关节位置、前端及腕部摄像头视频流，为模仿学习与强化学习算法提供了高精度的时空对齐数据。研究者可通过分析机械臂动作序列与视觉观测的对应关系，探索机器人如何在动态环境中完成复杂操作任务。

实际应用

工业自动化场景中，该数据集可直接应用于装配线分拣系统的智能升级。基于其包含的机械臂运动轨迹与多角度视觉反馈，企业可训练AI模型实现精密零件抓取、颜色识别分拣等任务。医疗机器人领域亦可借鉴其数据采集范式，开发具备视觉引导能力的微创手术辅助系统，提升器械操作的精准度与安全性。

衍生相关工作

该数据集已催生多项机器人学习领域的创新研究，包括基于时空注意力机制的行为预测模型、多视角视觉特征融合算法等突破性工作。部分团队利用其构建的仿真环境验证了跨模态表示学习框架的有效性，另有研究通过迁移学习将该数据集预训练模型成功应用于无人机抓取任务，展现了良好的领域适应性。