SNW12/dataset_name_20260527_182259

--- license: apache-2.0 task_categories: - robotics tags: - LeRobot configs: - config_name: default data_files: data/*/*.parquet --- This dataset was created using [LeRobot](https://github.com/huggingface/lerobot). <a class="flex" href="https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=SNW12/dataset_name_20260527_182259"> <img class="block dark:hidden" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/badges/resolve/main/visualize-this-dataset-xl.svg"/> <img class="hidden dark:block" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/badges/resolve/main/visualize-this-dataset-xl-dark.svg"/> </a> ## Dataset Description - **Homepage:** [More Information Needed] - **Paper:** [More Information Needed] - **License:** apache-2.0 ## Dataset Structure [meta/info.json](meta/info.json): ```json { "codebase_version": "v3.0", "fps": 30, "features": { "action": { "dtype": "float32", "names": [ "shoulder_pan.pos", "shoulder_lift.pos", "elbow_flex.pos", "wrist_flex.pos", "wrist_roll.pos", "gripper.pos" ], "shape": [ 6 ] }, "observation.state": { "dtype": "float32", "names": [ "shoulder_pan.pos", "shoulder_lift.pos", "elbow_flex.pos", "wrist_flex.pos", "wrist_roll.pos", "gripper.pos" ], "shape": [ 6 ] }, "observation.images.front": { "dtype": "video", "shape": [ 480, 640, 3 ], "names": [ "height", "width", "channels" ], "info": { "video.height": 480, "video.width": 640, "video.codec": "av1", "video.pix_fmt": "yuv420p", "video.is_depth_map": false, "video.fps": 30, "video.channels": 3, "has_audio": false } }, "observation.images.side": { "dtype": "video", "shape": [ 480, 640, 3 ], "names": [ "height", "width", "channels" ], "info": { "video.height": 480, "video.width": 640, "video.codec": "av1", "video.pix_fmt": "yuv420p", "video.is_depth_map": false, "video.fps": 30, "video.channels": 3, "has_audio": false } }, "timestamp": { "dtype": "float32", "shape": [ 1 ], "names": null }, "frame_index": { "dtype": "int64", "shape": [ 1 ], "names": null }, "episode_index": { "dtype": "int64", "shape": [ 1 ], "names": null }, "index": { "dtype": "int64", "shape": [ 1 ], "names": null }, "task_index": { "dtype": "int64", "shape": [ 1 ], "names": null } }, "total_episodes": 3, "total_frames": 1346, "total_tasks": 1, "chunks_size": 1000, "data_files_size_in_mb": 100, "video_files_size_in_mb": 200, "data_path": "data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet", "video_path": "videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4", "robot_type": "koch_follower", "splits": { "train": "0:3" } } ``` ## Citation **BibTeX:** ```bibtex [More Information Needed] ```This dataset is a robotics control dataset created using LeRobot. It includes robot actions and observation data, with features such as 6-dimensional float actions (e.g., joint positions for shoulder, elbow, wrist, and gripper) and corresponding observation states. Additionally, the dataset provides video image observations from front and side cameras, with a resolution of 480x640 pixels, a frame rate of 30fps, and video format. The dataset contains a total of 3 episodes, 1346 frames, and 1 task, with a robot type of koch_follower. Data is stored in parquet file format, with a total data file size of 100MB and video file size of 200MB.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人学习领域，高质量的操作数据集是训练模仿学习与强化学习策略的基础。本数据集依托LeRobot框架进行构建，该框架为机器人数据的采集、存储与共享提供了标准化流程。数据采集自koch_follower机器人平台，通过遥操作或预设策略完成特定操作任务，共记录3个回合，累计1346帧。每一帧均同步捕获机器人关节状态与动作指令，两者均以六维向量表示，涵盖肩部旋转、肩部升降、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部滚转及夹爪位置。同时，借助前置与侧置两个摄像头，以30帧每秒的速率录制480×640分辨率的视频流，为策略学习提供多视角视觉观测。所有数据以Parquet格式按块存储，视频以AV1编码保存，确保高效读写与跨平台兼容。

使用方法

使用本数据集时，研究者可借助LeRobot库或HuggingFace Datasets工具加载Parquet数据文件，并依据meta/info.json中的路径模板定位视频文件。数据加载后，可按需提取observation.state与action序列，用于行为克隆、逆强化学习或世界模型训练。视觉信息可通过解码AV1视频获得，支持端到端视觉运动策略学习。数据集已划分训练集（0:3），可直接用于模型训练与验证。借助HuggingFace Spaces上提供的可视化工具，用户可在线浏览回放每个回合的关节轨迹与视频同步效果，便于数据质量检查与任务理解。对于需要扩展的场景，可参照现有结构采集新数据并合并使用，保持元信息一致性即可。

背景与挑战

背景概述

机器人模仿学习领域长期受制于高质量操作数据的稀缺，现有数据集多聚焦于单一视角或固定构型，难以泛化至真实场景中的多模态感知与精细控制。在此背景下，SNW12于2026年5月发布dataset_name_20260527_182259数据集，基于LeRobot框架构建，采用koch_follower机器人平台，以30帧率同步采集前视与侧视双路视频及六自由度关节位置和夹爪状态，涵盖3个演示回合、1346帧、1项任务。该数据集为视觉-动作策略的端到端训练提供了标准化、可复现的基准，推动了低成本桌面级机械臂在模仿学习研究中的可及性。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域问题在于如何从有限演示中学习鲁棒的视觉运动策略，其难点体现为：第一，仅3个回合的极少量演示对数据效率和泛化能力构成严峻考验，模型易过拟合于特定轨迹；第二，双视角视觉输入与六维本体感知的跨模态对齐需有效融合时空信息，而动作空间中关节位置与夹爪状态的连续控制要求精确的时序建模；第三，构建过程中面临多传感器同步采集、视频编解码与动作时间戳严格对齐等工程挑战，以确保数据在LeRobot生态中的可用性与一致性。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，尤其是模仿学习与视觉运动控制方向，该数据集堪称一个典型的开源机器人操作演示集合。其经典使用场景在于为策略网络提供端到端的示教数据，训练模型从原始视觉观测和关节状态直接映射到动作指令。数据集中包含前视与侧视双路视频流、六自由度关节位置与夹爪状态，以及对应的动作序列，采样频率达30帧每秒，总计1346帧、3个演示回合。研究者和开发者通常利用这些数据开展行为克隆实验，让Koch型跟随机械臂学习抓取、移动等基础操作技能。

解决学术问题

该数据集直面机器人模仿学习中的核心学术难题，即如何从有限演示中习得鲁棒且可泛化的视觉运动策略。它提供了同步的多视角视觉观测与本体感受状态，使研究者能够探索视觉表征学习、多模态融合、时序动作建模等关键问题。尤其在低数据量场景下，数据集有助于检验算法在少样本条件下的学习效率与泛化边界。其意义在于降低了真实机器人数据采集的门槛，为社区提供了可复现的基准，推动了从仿真到现实迁移、策略鲁棒性评估等方向的发展。

实际应用

在实际应用中，该数据集可直接服务于轻量级协作机械臂的技能教学与快速部署。例如，在实验室或教育场景中，借助LeRobot工具链，用户能够可视化演示数据并微调预训练策略，使Koch机械臂完成物品分拣、开关操作等任务。其Apache-2.0许可证允许商业与非商业用途，便于集成到原型系统中进行算法验证。同时，双视角视频与关节轨迹记录为远程操作、人机协作以及自动化流水线中的动作规划提供了真实数据支撑，加速了从研究到落地的转化。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，基于开源框架LeRobot构建的模仿学习与视觉-动作策略研究正成为前沿热点。该数据集采用koch_follower低成本机械臂，以30fps同步采集双臂关节位置与双视角视频（前视与侧视），支持端到端策略训练。当前研究聚焦于利用此类多模态数据提升操作任务的泛化能力，例如通过行为克隆或扩散策略实现精细抓取与移动操作。伴随具身智能的兴起，LeRobot社区推动数据标准化与可复现性，该数据集为算法基准测试与真实世界部署提供了关键资源，有望加速从仿真到现实的迁移学习，对机器人技能泛化与协作应用具有重要影响。