xlerobot-right-pick-cup-20260826-0042

该数据集是使用 xlerobot 机器人通过 LeRobot 框架收集的机器人演示数据集，旨在支持机器人学习和控制任务。数据集包含 40 个演示片段，共计 16487 帧，每个片段记录了一个完整的机器人操作任务。动作和观察状态均为 17 维向量，包括左右臂的肩部、肘部、腕部关节位置，以及左右夹爪位置、头部电机位置、机器人的线速度和角速度。此外，数据集提供了三个摄像头视角的观察图像：左臂腕部摄像头（480x640 像素，30fps，AV1 编码）、右臂腕部摄像头（480x640 像素，30fps，AV1 编码）和头部摄像头（240x424 像素，30fps，AV1 编码）。所有数据以 Parquet 格式存储，视频以 MP4 格式存储。数据集没有划分验证集或测试集，所有 40 个片段用于训练。该数据集适用于机器人模仿学习、行为克隆、离线强化学习等任务。This dataset is a robot demonstration dataset collected using the xlerobot robot through the LeRobot framework, consisting of 40 demonstration episodes with a total of 16,487 frames, each recording a complete robot manipulation task. Action and observation states are 17-dimensional vectors, including joint positions of left and right arms (shoulder, elbow, wrist), left and right gripper positions, head motor position, linear velocity and angular velocity of the robot. Additionally, the dataset provides observation images from three camera perspectives: left wrist camera (480x640 pixels, 30fps, AV1 encoding), right wrist camera (480x640 pixels, 30fps, AV1 encoding), and head camera (240x424 pixels, 30fps, AV1 encoding). All data is stored in Parquet format, videos in MP4 format. The dataset does not have a validation or test split; all 40 episodes are used for training. It is suitable for robot imitation learning, behavioral cloning, offline reinforcement learning, etc.

原始信息汇总

数据集详情总结

基本信息

• 数据集名称：Suyang99/xlerobot-right-pick-cup-20260826-0042
• 许可证：Apache-2.0
• 任务类别：机器人（Robotics）
• 标签：LeRobot
• 创建工具：LeRobot（https://github.com/huggingface/lerobot）

数据集内容

该数据集记录了机器人执行"右侧抓取杯子"任务的操作数据，包含以下主要内容：

数据规模

• 总片段数：40个片段（episodes）
• 总帧数：16,487帧
• 任务总数：1个任务
• 数据文件大小：约100 MB
• 视频文件大小：约200 MB
• 采样频率：30 FPS

视觉观测（图像）

相机位置	分辨率	格式	编码
左臂腕部相机	480×640×3	视频	AV1
右臂腕部相机	480×640×3	视频	AV1
头部相机	240×424×3	视频	AV1

所有视频均为30 FPS，使用AV1编码，YUV420P像素格式，无声频。

动作与状态特征

动作（action）和观测状态（observation.state）均为17维浮点数组（float32），包含：

• 左臂控制（6维）：肩部俯仰、肩部升降、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转、夹爪位置
• 右臂控制（6维）：肩部俯仰、肩部升降、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转、夹爪位置
• 头部控制（2维）：头部电机1、头部电机2
• 移动控制（3维）：x方向速度、y方向速度、theta角速度

其他字段

字段名	数据类型	说明
timestamp	float32	时间戳
frame_index	int64	帧索引
episode_index	int64	片段索引
index	int64	全局索引
task_index	int64	任务索引

数据结构

• 数据格式：Parquet文件（data//.parquet）
• 划分方式：训练集（train）包含全部40个片段
• 机器人类型：xlerobot
• 代码库版本：v3.0

可视化

可通过LeRobot可视化工具查看该数据集（链接：https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=Suyang99/xlerobot-right-pick-cup-20260826-0042）

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于LeRobot框架构建，专注于机器人右臂抓取杯子的任务。通过xlerobot平台采集，以30帧每秒的频率记录，包含40个演示回合，共计16487帧图像和动作数据。数据以parquet格式存储，并配以MP4视频文件，涵盖了多视角视觉信息（左臂腕部、右臂腕部及头部摄像头）以及17维的动作与状态向量，完整捕捉了机器人在操作过程中的动态变化。

使用方法

使用者可利用LeRobot工具链直接加载该数据集，进行模型训练与评估。通过提供的数据加载器，研究者能够便捷地访问图像序列、动作标签及状态信息，进而用于行为克隆、强化学习等算法的开发。数据集划分了训练集（全部40个回合），适合作为标杆测试平台。此外，可视化工具有助于直观检查数据质量与操作细节，降低使用门槛。

背景与挑战

背景概述

随着具身智能与模仿学习的蓬勃发展，基于真实机器人操作数据集的训练范式已成为推动机器人技能泛化的关键引擎。该数据集由HuggingFace社区成员Suyang99于2026年8月创建，依托LeRobot开源框架采集，旨在为双臂移动机器人提供精细的“右臂拾取杯子”任务演示。数据集包含40个演示片段、16487帧同步观测，涵盖左右臂7自由度关节角度、夹爪状态、头部电机及移动底盘速度等17维动作与状态信息，并同步记录头戴相机、左右腕部相机的多视角RGB视频流。借助LeRobot标准化的数据格式与可视化工具，该数据集为研究多传感器融合、双臂协同操作及移动抓取策略提供了高质量的真实世界训练样本，在机器人学习社区中具备基准性的示范价值。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战集中于复杂双臂移动操作任务的模仿学习：如何从高维视觉与状态动作序列中提取鲁棒策略，克服双臂协同时的耦合控制难题，并实现端到端的可泛化行为建模。在数据构建层面，挑战尤为严峻：需保证多相机（头部、左右腕部）与关节状态在30Hz采样下的时间戳精确同步，消除动态运动中视差与抖动带来的噪声；同时，双腕部视角存在严重自遮挡与工具干涉，对图像编码提出更高要求。此外，数据规模相对有限（40个片段），需借助数据增强与预训练策略以弥补样本不足，并确保遥操作采集的动作轨迹平滑且符合物理约束，从而支撑下游策略学习的稳定收敛。

常用场景

经典使用场景

在具身智能与机器人学习领域，xlerobot-right-pick-cup-20260826-0042数据集以其精细的动作捕捉与多模态观测数据，成为模仿学习与行为克隆研究的基准资源。该数据集记录了双臂机器人执行‘取杯’任务的全过程，包含高分辨率视觉流（头戴相机、左右腕部相机）与17维运动状态/动作序列，以30Hz频率同步采样，为构建端到端机器人操控模型提供了丰富的训练语料。研究者常利用该数据集验证基于视觉的运动控制策略，如利用卷积神经网络或视觉Transformer将像素映射至关节空间的动作指令，进而推动机器人技能从仿真环境向真实世界的迁移。

解决学术问题

该数据集精准对应当前机器人学习研究中的核心痛点——真实世界中复杂操作任务的策略泛化与数据效率问题。通过提供包含40个演示片段、逾1.6万帧的高质量轨迹数据，它解决了传统机器人学中手工编程难以覆盖的灵活性缺陷，使模型能够从人类演示中自主提取操作意图与动作模式。该数据集的发布促进了基于学习方法的可复现研究，降低了实验门槛，使得学术社区能够系统评估不同算法（如扩散策略、Transformer-based策略）在真实操作任务中的表现，从而深化对知识迁移、多传感融合及隐式策略表达等基础科学问题的理解。

实际应用

在工业与服务机器人范畴，该数据集所支撑的模型可被直接应用于精密装配、物料分拣及个性化服务等场景。例如，‘取杯’这类抓放操作是餐厅服务、实验室自动化及家庭辅助机器人的基础技能，通过学习该数据集的演示，机器人可以适应不同位置、姿态的杯具，实现对环境的鲁棒感知与柔性操作。此外，数据集中的多视角视觉信息与关节控制信号协同，可用于开发远程操作系统的辅助自动驾驶功能，或是培训医疗康复机器人进行精准器械传递，彰显了其在提升生产力与生活品质方面的实际价值。

数据集最近研究

最新研究方向

在具身智能与机器人学习领域，基于LeRobot框架构建的遥控操作数据集正成为推动模仿学习与多模态感知融合研究的关键驱动力。该数据集以双臂灵巧操作与移动底盘协同控制为核心，通过高精度关节状态记录与三视角视觉流（头部及双臂腕部相机）的同步采集，为复杂任务如‘抓取水杯’提供了丰富的示范样本。当前前沿方向聚焦于利用此类数据训练端到端神经策略，结合视觉-语言-动作模型实现跨任务泛化，同时探索空间注意力机制与位姿预测技术在动态环境中的鲁棒性。此数据集的出现不仅加速了具身智能体对精细操作技能的学习进程，更为构建通用机器人操作基准提供了标准化数据范式，对推动智能机器人从实验室走向真实世界应用具有显著意义。