ur10e_real_cube_grip_error

该数据集由LeRobot创建，专为机器人技术任务设计，采用apache-2.0许可证。数据集包含28个总片段，40394帧，覆盖3个任务，数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，帧率为30fps。数据以parquet格式存储，视频以mp4格式存储。数据集结构包括动作特征（如线性和角速度、夹持器位置）、观察状态（如关节位置、姿态）、来自三个摄像头的图像观察（分辨率和通道信息）、以及时间戳、帧索引、片段索引和任务索引等。适用于机器人控制、行为学习等任务。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: ur10e_real_cube_grip_error
• 创建工具: LeRobot
• 许可证: Apache 2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集规模

• 总情节数: 28
• 总帧数: 40394
• 总任务数: 3
• 数据块大小: 1000
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 帧率: 30 FPS
• 数据划分: 训练集 (0:28)

数据结构

数据以Parquet文件格式存储，视频以MP4格式存储。

• 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

数据特征

动作

• 数据类型: float32
• 形状: [7]
• 特征名:
  • linear_x.vel
  • linear_y.vel
  • linear_z.vel
  • angular_x.vel
  • angular_y.vel
  • angular_z.vel
  • gripper.pos

观测状态

• 数据类型: float32
• 形状: [14]
• 特征名:
  • shoulder_pan_joint.pos
  • shoulder_lift_joint.pos
  • elbow_joint.pos
  • wrist_1_joint.pos
  • wrist_2_joint.pos
  • wrist_3_joint.pos
  • robotiq_hande_left_finger_joint.pos
  • pose.x
  • pose.y
  • pose.z
  • pose.quat_x
  • pose.quat_y
  • pose.quat_z
  • pose.quat_w

观测图像 (camera1)

• 数据类型: 视频
• 形状: [1280, 720, 3]
• 维度名: 高度, 宽度, 通道数
• 视频信息:
  • 高度: 1280
  • 宽度: 720
  • 编解码器: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: 否
  • 帧率: 30
  • 通道数: 3
  • 包含音频: 否

观测图像 (camera2)

• 数据类型: 视频
• 形状: [720, 1280, 3]
• 维度名: 高度, 宽度, 通道数
• 视频信息:
  • 高度: 720
  • 宽度: 1280
  • 编解码器: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: 否
  • 帧率: 30
  • 通道数: 3
  • 包含音频: 否

观测图像 (camera3)

• 数据类型: 视频
• 形状: [720, 1280, 3]
• 维度名: 高度, 宽度, 通道数
• 视频信息:
  • 高度: 720
  • 宽度: 1280
  • 编解码器: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: 否
  • 帧率: 30
  • 通道数: 3
  • 包含音频: 否

其他特征

• 时间戳: 数据类型 float32, 形状 [1]
• 帧索引: 数据类型 int64, 形状 [1]
• 情节索引: 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]

技术细节

• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: ros2

引用信息

• 主页: [More Information Needed]
• 论文: [More Information Needed]
• BibTeX引用: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，真实世界数据的采集对于提升模型泛化能力至关重要。ur10e_real_cube_grip_error数据集通过LeRobot平台，利用UR10e机械臂在真实物理环境中执行立方体抓取任务，系统记录了操作过程中产生的误差数据。该数据集构建过程涵盖了28个完整操作片段，总计40394帧数据，以30帧每秒的速率同步采集了机械臂的关节状态、末端执行器位姿、控制动作以及多视角视觉信息，并以分块Parquet格式高效存储，确保了数据的时序对齐与完整性。

特点

该数据集的核心特征在于其多维度的异构数据融合与精细的结构化标注。数据集中不仅包含7维度的连续动作空间，涵盖线速度、角速度及夹爪位置，还提供了14维度的状态观测，精确描述了关节角度与末端位姿。尤为突出的是，数据集整合了三个不同视角的高清视频流，分辨率分别达到1280x720与720x1280，并以AV1编码压缩，在保证视觉细节的同时优化了存储效率。此外，每帧数据均附带时间戳、任务索引与片段标识，为时序分析与任务特定研究提供了坚实基础。

使用方法

为便于机器人学习研究，该数据集已适配主流数据处理流程。用户可通过HuggingFace数据集库直接加载，数据按1000帧为单位分块存储于Parquet文件中，支持流式读取与随机访问。研究实践中，可依据帧索引或片段索引提取特定任务的操作序列，结合动作、状态与多视角图像进行模仿学习或强化学习算法训练。视频数据可通过指定路径解码，与同步的传感器数据共同构建闭环仿真环境，用于策略验证与误差分析。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作领域，真实世界数据的稀缺性长期制约着基于学习的控制策略发展。ur10e_real_cube_grip_error数据集应运而生，专注于记录UR10e机械臂在现实环境中执行立方体抓取任务时产生的误差数据。该数据集由LeRobot团队构建，依托开源机器人框架收集，旨在为机器人抓取与操作研究提供高质量的真实世界交互轨迹。其核心研究问题在于如何通过实际部署中捕捉的多样化误差样本，提升机器人系统在动态、非结构化环境下的鲁棒性与适应性，从而推动模仿学习与强化学习算法在实体机器人上的有效应用。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人抓取操作中因感知不确定性、执行器误差与环境扰动导致的抓取失败问题，其挑战在于如何从有限的实际交互数据中泛化出稳健的控制策略。构建过程中的挑战则体现在多模态数据同步采集与对齐的复杂性，需确保关节状态、末端位姿与多视角视觉信息在时序上精确一致；同时，真实实验环境的高成本与长周期限制了数据规模与任务多样性，使得数据集的覆盖范围与泛化能力面临考验。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，ur10e_real_cube_grip_error数据集为研究机器人抓取任务中的误差补偿提供了关键数据支撑。该数据集通过UR10e机器人执行立方体抓取操作，记录了多视角视觉观测、关节状态与动作指令，使得研究人员能够深入分析抓取过程中的动态交互与误差来源。其经典使用场景在于训练和评估基于模仿学习或强化学习的抓取策略模型，帮助机器人适应真实环境中的不确定性，提升抓取精度与鲁棒性。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生了一系列经典研究工作，主要集中在机器人抓取策略的模仿学习与强化学习算法上。例如，基于此数据集的模型可能被用于开发端到端的视觉运动控制网络，或结合深度预测模型进行误差校正。这些工作不仅拓展了数据集中多模态信息的利用方式，还为后续更复杂的操作任务数据集构建提供了方法论参考，推动了机器人学习社区在真实世界数据驱动下的创新。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，真实世界数据集的构建正成为推动具身智能发展的关键驱动力。ur10e_real_cube_grip_error数据集以其包含的UR10e机器人抓取立方体任务中的误差数据，为研究机器人操作中的鲁棒控制与误差补偿机制提供了宝贵资源。该数据集整合了多视角视觉观测、关节状态与末端执行器动作信息，契合了当前基于模仿学习与强化学习的机器人技能获取前沿方向。其与LeRobot开源生态的紧密关联，进一步促进了数据驱动策略在复杂动态环境中的泛化能力研究，为解决机器人抓取中的不确定性、提升任务成功率贡献了实证基础。