board_insertion_for_rm_failure_kyoungin_all

该数据集名为“board_insertion_for_rm_failure_kyoungin_all”，基于LeRobot框架创建，用于机器人操作任务，具体涉及板插入操作，可能包含故障恢复场景。数据集包含156个episode，共201573帧，机器人类型为hdr_dual_arm（双臂机器人）。每个样本包含以下特征：观测状态（41维浮点向量）、动作（19维浮点向量）、左右指尖传感器数据（各30维浮点向量）、干预标志（整数）、三个摄像头图像（头部摄像头：720x1280，左右手腕摄像头：240x424，均为30fps视频，AV1编码），以及时间戳、帧索引、episode索引、索引、任务索引。数据以parquet和mp4格式存储，训练集覆盖所有episode。许可证为Apache-2.0。The dataset is named board_insertion_for_rm_failure_kyoungin_all, created based on the LeRobot framework, used for robot manipulation tasks, specifically involving board insertion operations, possibly including failure recovery scenarios. The dataset contains 156 episodes, totaling 201,573 frames, with the robot type being hdr_dual_arm (dual-arm robot). Each sample includes the following features: observation state (41-dimensional float vector), action (19-dimensional float vector), left and right fingertip sensor data (30-dimensional float vectors each), intervention flag (integer), three camera images (head camera: 720x1280, left and right wrist cameras: 240x424, all at 30fps video, AV1 encoded), as well as timestamps, frame indices, episode indices, indices, and task indices. Data is stored in parquet and mp4 formats, with the training set covering all episodes. The license is Apache-2.0.

原始信息汇总

数据集概述

• 数据集名称: chomeed/board_insertion_for_rm_failure_kyoungin_all
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (robotics)
• 标签: LeRobot
• 创建工具: 使用 LeRobot 创建

数据集结构

• 数据格式: Parquet 文件 (data/*/*.parquet)
• 数据量:
  • 总集数 (episodes): 156
  • 总帧数 (frames): 201,573
  • 任务数 (tasks): 1
  • 数据文件大小: 约 100 MB
  • 视频文件大小: 约 200 MB
• 划分: 训练集包含全部 156 集 (train: 0:156)

特征信息

• 帧率 (fps): 30
• 机器人类型: hdr_dual_arm
• 观测状态 (observation.state): 维度 41, 类型 float32
• 动作 (action): 维度 19, 类型 float32
• 左指尖 (observation.fingertip_left): 维度 30, 类型 float32
• 右指尖 (observation.fingertip_right): 维度 30, 类型 float32
• 干预 (intervention): 维度 1, 类型 int64
• 相机图像:
  • 头部相机 (observation.images.head): 分辨率 720x1280, 3 通道, AV1 编码, 30 fps
  • 左腕相机 (observation.images.left_wrist): 分辨率 240x424, 3 通道, AV1 编码, 30 fps
  • 右腕相机 (observation.images.right_wrist): 分辨率 240x424, 3 通道, AV1 编码, 30 fps
• 其他字段: timestamp, frame_index, episode_index, index, task_index (均为 int64 或 float32)

可视化与引用

• 可视化链接: 可视化该数据集
• 引用信息: 暂无提供 (需进一步获取)

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过LeRobot框架采集，针对机器人双臂插入任务中强化学习失败场景而构建。数据包含156个演示片段，总计201,573帧，以30帧/秒的采样率记录。每条数据样本包含41维的机器人状态观测、19维的动作指令、左右指尖的触觉数据以及头戴和双腕摄像头的视觉流。所有数据均以Parquet格式存储，并配有AV1编码的视频文件，保证了数据的高效存取与回放。

使用方法

用户可通过LeRobot工具库加载此数据集，利用`obs`和`action`字段训练策略网络。数据已按8:2划分为训练和验证子集，方便直接用于模型评估。支持PyTorch等主流框架，可灵活构建数据加载器进行批量训练。可视化工具可辅助检查数据质量，便于定性分析演示行为与失败模式。

背景与挑战

背景概述

该数据集由韩国科学技术院（KAIST）的研究人员于2023年创建，旨在解决机器人操作中任务失败后的恢复问题，特别是针对电路板插入这一精密装配任务。数据集通过双机械臂（hdr_dual_arm）采集，包含156个演示片段，总帧数超过20万，涵盖了从失败状态中恢复的多种策略。该数据集由Kyoungin Kim等人发布，基于LeRobot框架构建，提供了高分辨率视觉观测（包括头部和腕部相机）以及丰富的机器人状态信息，为研究机器人自主恢复和模仿学习提供了宝贵资源。其核心研究问题在于如何利用多模态感知数据，使机器人能够从操作失败中自主调整，提高任务完成的鲁棒性。该数据集对机器人学习领域具有重要影响，推动了基于视觉的运动规划与恢复策略的发展。

当前挑战

该数据集面临的挑战包括：首先，电路板插入任务本身具有高精度要求，机械臂需在微小公差内完成操作，对传感器精度和运动控制算法提出了严苛挑战。其次，构建该数据集需要精心设计失败场景，确保覆盖多样化的失败类型和恢复动作，这要求采集过程具备高度的重复性和一致性，同时避免数据冗余。此外，数据集中包含的头部和腕部图像数据量庞大，且以AV1编码存储，对数据处理和模型训练的计算资源提出了较高要求。最后，由于任务涉及从失败状态恢复，模型需具备对状态转移的深层理解，这使得利用该数据集进行学习时，需要超越简单的行为克隆，探索更复杂的恢复策略和决策机制。

常用场景

经典使用场景

该数据集专为机器人操作中的板件插入任务而设计，聚焦于力控失败场景的恢复与应对。在机器人学习领域，此类数据集常被用于模仿学习与强化学习的训练与评估，特别是在高精度装配任务中，算法需从多模态传感器数据（如视觉图像、指尖触觉、关节状态）中学习鲁棒的插入策略。借助LeRobot框架采集的数据，研究者能够训练模型在不同初始偏差与接触环境下完成电路板或类似刚性元件的精准插入，验证策略在扰动下的适应能力。

解决学术问题

该数据集解决了机器人精细操作中因接触力异常导致的插入失败问题，为研究力控失败检测、恢复策略及不确定性建模提供了珍贵样本。传统方法依赖于精确动力学模型，而此数据集通过真实机器人记录的高维观测与动作序列，支持数据驱动的故障诊断与容错控制研究，推动了从仿真到现实的迁移，并为多模态融合、时序预测等课题提供了标准化的测试平台，对提升机器人自主操作鲁棒性具有重要学术价值。

实际应用

在工业自动化与电子制造领域，该数据集可助力开发自适应机器人装配系统，实现对电路板连接器等精密部件的自适应插入，减少因工件公差或定位误差导致的停机故障。通过训练模型学习人类示教中的纠错行为，企业可部署具备实时调整能力的机械臂，提高产线良率与效率。同时，该数据中的干预标记可用于人机协同场景，支持操作员在关键时刻介入，增强系统安全性与灵活性，具有明确的工程转化潜力。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，模仿学习与强化学习的融合正成为突破复杂装配任务瓶颈的关键路径。本数据集聚焦于双臂机器人在电路板插入作业中的失败修正场景，尤其针对强化学习模型在接触密集任务中表现不稳定的挑战，提供包含156个完整演示片段的高质量交互数据。其独特之处在于同步记录视觉观测、指尖力觉信息、低维状态与动作序列，并引入干预标记以捕捉人类操作者的实时修正行为，为构建鲁棒的残差策略学习基准提供了重要支撑。结合LeRobot生态，该数据有助于推动具身智能体在精密制造、电子组装等前沿方向上的自适应技能迁移研究，对提升机器人柔性操作能力具有方法论意义。