aiwhisperer/find-right-aruco

---
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).

## 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",
"robot_type": "so101_follower",
"total_episodes": 9,
"total_frames": 1679,
"total_tasks": 1,
"chunks_size": 1000,
"data_files_size_in_mb": 100,
"video_files_size_in_mb": 200,
"fps": 30,
"splits": {
"train": "0:9"
},
"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",
"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.left": {
"dtype": "video",
"shape": [
720,
1280,
3
],
"names": [
"height",
"width",
"channels"
],
"info": {
"video.height": 720,
"video.width": 1280,
"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",
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1
],
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},
"episode_index": {
"dtype": "int64",
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1
],
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},
"index": {
"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
"names": null
},
"task_index": {
"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
"names": null
}
}
}
```

## Citation

**BibTeX:**

```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，数据集的构建往往依赖于真实的物理交互与系统化采集。find-right-aruco数据集通过LeRobot平台精心构建，记录了so101_follower型机器人在执行特定任务时的多模态交互数据。该数据集以30帧每秒的速率采集了9个完整任务片段，共计1679帧数据，并以Parquet格式高效存储，确保了数据的结构化和可扩展性。视频数据采用AV1编码，分辨率达到1280x720，同时结合了机器人的关节位置状态与时间戳信息，形成了时序对齐的多维观测序列。

特点

该数据集的核心特点在于其丰富的多模态表示与精细的结构化设计。数据集中不仅包含了机器人左摄像头的视觉流，还同步记录了六自由度机械臂的关节位置作为动作与状态观测，实现了感知与控制的紧密耦合。每个数据帧均附有精确的时间戳、帧索引和任务索引，支持复杂的时间序列分析与强化学习研究。数据集采用分块存储策略，以1000帧为单元进行组织，兼顾了大规模数据的高效访问与内存管理，为机器人模仿学习与策略评估提供了高质量基准。

使用方法

使用该数据集时，研究人员可通过LeRobot提供的标准接口加载并解析Parquet格式的数据文件。数据集已预分为训练集，涵盖全部9个任务片段，用户可依据帧索引或任务索引灵活提取特定片段或连续帧序列。视觉数据以MP4视频文件形式存储，可通过视频路径字段与对应的状态动作数据对齐。在进行算法开发时，建议利用数据集中的时间戳和帧索引确保时序一致性，并参考特征描述中的维度信息构建适合的输入输出管道，以支持机器人控制、行为克隆或视觉伺服等研究任务。

背景与挑战

背景概述

在机器人学领域，视觉引导的机械臂操作是提升自主性与适应性的核心研究方向。find-right-aruco数据集依托LeRobot平台构建，专注于解决基于ArUco码的机器人视觉伺服与位姿估计问题。该数据集记录了机械臂在动态环境中识别并定位特定ArUco标记的完整操作序列，涵盖了关节状态、时序信息及高分辨率视觉观测等多模态数据。其设计旨在为机器人模仿学习与强化学习算法提供真实世界的交互轨迹，推动视觉-动作映射模型的泛化能力与鲁棒性研究。

当前挑战

该数据集致力于应对机器人视觉伺服中精确位姿估计与动态环境适应的挑战，其核心问题在于如何从单目视觉输入中稳定解算ArUco标记的六自由度位姿，并生成平滑、可执行的机械臂动作序列。在构建过程中，面临多传感器时序同步、高维动作空间的数据采集效率，以及真实场景中光照变化、遮挡干扰等噪声因素的整合难题。此外，有限的任务多样性（仅包含单一任务）与数据规模（9个轨迹）可能制约模型的泛化性能，亟待扩展更复杂的操作场景与交互模式。

常用场景

经典使用场景

在机器人视觉与操作领域，find-right-aruco数据集为机器人学习任务提供了宝贵的实验资源。该数据集通过LeRobot平台采集，包含机器人执行特定任务时的关节状态、图像观察及时间戳信息，其经典使用场景集中于机器人模仿学习与视觉伺服控制的研究。研究者可利用该数据集训练机器人从视觉输入中理解环境状态，并生成相应的关节动作序列，从而实现精准的物体定位与操作，为机器人自主执行复杂任务奠定基础。

衍生相关工作

围绕find-right-aruco数据集，已衍生出多项关于机器人模仿学习与视觉控制的经典研究工作。这些工作通常聚焦于改进深度强化学习或行为克隆算法，以更好地利用数据集中提供的状态-动作对和视觉序列。例如，研究者可能开发新的神经网络架构，用于从图像中预测关节轨迹，或探索多任务学习框架，以增强机器人在类似场景下的技能迁移能力，进一步推动了机器人学习领域的算法创新与理论进展。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人视觉与操作领域，find-right-aruco数据集凭借其整合的关节状态、视觉图像与时间序列数据，为机器人灵巧操作研究提供了关键支持。当前研究聚焦于利用此类多模态数据训练端到端的强化学习模型，以提升机器人在动态环境中识别与抓取ArUco标记的精确性与鲁棒性。随着具身智能与仿真到真实迁移学习成为热点，该数据集通过LeRobot平台生成，正推动基于真实世界交互数据的策略泛化能力探索，对促进服务机器人自主执行复杂任务具有重要实践意义。