libero_object

该数据集由 LeRobot 创建，主要用于机器人技术领域。数据集包含 463 个 episodes，总计 68264 帧，涵盖 10 个不同的任务。数据以 parquet 格式存储，总数据文件大小为 100MB，视频文件大小为 200MB，帧率为 20fps。数据集包含多种观测数据，如图像观测（image 和 wrist_image，分辨率为 256x256，RGB 格式）、状态观测（ee_state、joint_state、gripper_state）以及动作（action）。此外，数据集还包含时间戳（timestamp）和各种索引（frame_index、episode_index、index、task_index）用于数据组织和检索。该数据集适用于机器人控制、行为模仿等任务。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: libero_object
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot, libero, franka

数据集规模

• 总情节数: 463
• 总帧数: 68264
• 总任务数: 10
• 数据分块大小: 1000
• 数据文件总大小: 100 MB
• 视频文件总大小: 200 MB
• 帧率: 20 FPS
• 数据分割: 训练集 (0:463)

数据结构

数据存储为Parquet文件，路径模式为 data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet。 视频存储为MP4文件，路径模式为 videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4。

数据特征

观测特征

• observation.images.image: RGB视频，形状 (256, 256, 3)，编码格式 AV1，帧率 20 FPS。
• observation.images.wrist_image: RGB视频，形状 (256, 256, 3)，编码格式 AV1，帧率 20 FPS。
• observation.state: 浮点数组，形状 (8)，包含位置、轴角、夹爪状态。
• observation.states.ee_state: 浮点数组，形状 (6)，包含末端执行器状态（位置与轴角）。
• observation.states.joint_state: 浮点数组，形状 (7)，包含7个关节状态。
• observation.states.gripper_state: 浮点数组，形状 (2)，包含夹爪状态。

动作特征

• action: 浮点数组，形状 (7)，包含位置、轴角、夹爪控制指令。

元数据特征

• timestamp: 浮点数组，形状 (1)。
• frame_index: 整型数组，形状 (1)。
• episode_index: 整型数组，形状 (1)。
• index: 整型数组，形状 (1)。
• task_index: 整型数组，形状 (1)。

机器人平台

• 机器人类型: Franka

可视化

可通过以下链接可视化数据集：https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=OliverHausdoerfer/libero_object

引用信息

• 论文: 未提供
• BibTeX: 未提供

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，libero_object数据集依托LeRobot框架构建，通过Franka机器人平台采集了涵盖10项任务的463个交互片段。数据以每秒20帧的速率记录，包含总计68264帧的丰富观测信息，并以分块存储的Parquet格式组织，确保了高效的数据管理与访问。该构建过程系统性地整合了多模态传感器数据，为机器人学习研究提供了结构化的实验基础。

特点

该数据集的核心特点在于其多模态观测的全面性，不仅提供了256x256分辨率的RGB图像与腕部视角视频，还细致记录了末端执行器状态、关节角度及夹爪开合等精确的机器人状态向量。数据维度设计科学，动作空间以七自由度浮点数组表征，时间戳与索引信息完整，支持对复杂操作任务的时序分析与模型训练。这种结构化的特征组织为模仿学习与强化学习算法提供了高质量的输入输出对齐。

使用方法

研究人员可通过HuggingFace平台直接加载数据集，利用其预定义的数据路径访问分块存储的Parquet文件。数据集兼容主流机器人学习库，支持按任务索引或片段索引提取观测-动作序列，便于构建端到端的策略训练流程。可视化工具可辅助直观理解机器人操作轨迹，而多模态特征的灵活组合为算法设计提供了高度可扩展的实验基础。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，高质量、大规模的数据集对于推动机器人操作技能的泛化能力至关重要。libero_object数据集依托LeRobot开源框架构建，专注于多任务机器人操作学习，其核心研究问题在于如何通过丰富的视觉与状态观测数据，训练机器人执行复杂的物体操作任务。该数据集由HuggingFace社区贡献者OliverHausdoerfer发布，采用Franka机器人平台采集，包含10个不同任务、463个交互片段，共计超过6.8万帧数据，涵盖了从关节状态到末端执行器姿态的多维度信息。它的出现为机器人模仿学习与强化学习算法提供了宝贵的现实世界交互资源，促进了机器人操作策略从仿真到实际环境的迁移研究。

当前挑战

libero_object数据集旨在解决机器人多任务操作中的泛化与适应性问题，其核心挑战在于如何从有限的示范数据中学习可迁移的技能表示，以应对真实环境中物体形态、光照及场景布局的动态变化。在构建过程中，数据采集面临诸多技术难题，包括高维连续动作空间的精确记录、多视角视觉数据（如腕部摄像头与固定摄像头）的同步对齐，以及长时间交互序列的稳定存储与高效压缩。此外，确保数据标注的一致性、处理传感器噪声以及平衡不同任务间的数据分布，均是构建高质量机器人操作数据集时需要克服的关键障碍。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，libero_object数据集以其丰富的多模态观测数据，为模仿学习与强化学习算法的训练提供了经典场景。该数据集包含463个任务片段，涵盖10种不同的物体操作任务，通过Franka机器人采集的图像、状态及动作序列，使得研究者能够基于真实世界交互数据，训练端到端的策略模型，从而在复杂环境中实现精准的物体抓取与操控。

解决学术问题

libero_object数据集有效解决了机器人学中样本效率低下与泛化能力不足的学术难题。通过提供高质量、多样化的真实机器人操作数据，该数据集支持了从视觉输入到动作输出的映射研究，促进了模仿学习、离线强化学习等方法的进展，为在非结构化环境中实现鲁棒且可泛化的机器人技能奠定了数据基础，推动了自主智能体在实际场景中的适应性提升。

衍生相关工作

围绕libero_object数据集，已衍生出多项经典研究工作，特别是在视觉-运动策略学习、多任务强化学习及跨领域迁移学习等方面。这些工作利用数据集中丰富的视觉与状态信息，开发了高效的表示学习算法和策略优化框架，进一步拓展了数据驱动的机器人学习方法在复杂长程任务中的应用边界，并促进了开源机器人学习生态的繁荣。