aiwhisperer/aruco-5-sample-left

---
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": 5,
"total_frames": 560,
"total_tasks": 1,
"chunks_size": 1000,
"data_files_size_in_mb": 100,
"video_files_size_in_mb": 200,
"fps": 30,
"splits": {
"train": "0:5"
},
"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",
"shape": [
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，高质量的数据集对于算法验证与模型训练至关重要。aruco-5-sample-left数据集依托LeRobot平台构建，通过so101_follower型机器人采集了5个完整任务片段，总计560帧数据。数据以Parquet格式存储，并辅以MP4格式的视频记录，帧率稳定在30fps，确保了时序动作与视觉观测的精确对齐。构建过程注重多模态信息的同步采集，涵盖了机器人关节位置、图像观测及时间戳等关键维度，为机器人学习研究提供了结构化的真实交互数据。

特点

该数据集在机器人感知与控制领域展现出鲜明的技术特色。其核心特征在于融合了六自由度机械臂的关节位置信息与高分辨率左目视觉观测，图像尺寸为1280x720，采用AV1编码，色彩通道完整。数据结构设计严谨，不仅包含动作指令与状态反馈，还整合了帧索引、片段标识等元数据，支持细粒度的时序分析。数据集规模适中，专注于单一任务场景，便于快速实验与算法迭代，同时为多模态学习提供了标准化的数据接口。

使用方法

针对机器人学习的研究需求，该数据集提供了清晰的使用路径。用户可通过LeRobot框架或直接解析Parquet文件加载数据，利用预定义的训练划分进行模型训练。数据字段涵盖动作空间、观测状态及图像流，研究者可基于此构建端到端的控制策略或视觉伺服模型。视频数据与状态序列的严格同步支持跨模态对齐分析，而轻量化的数据规模则有利于在资源受限环境下开展原型验证与算法基准测试。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，高质量、结构化的真实世界交互数据对于推动模仿学习与强化学习算法的进步至关重要。aruco-5-sample-left数据集作为LeRobot项目的一部分，由HuggingFace社区于近期构建，旨在为机器人操作任务提供多模态示范数据。该数据集聚焦于机械臂的轨迹控制与视觉感知，核心研究问题在于如何从有限的示范样本中学习有效的策略，以提升机器人在复杂环境中的自主操作能力。通过整合关节状态、时序信息与高分辨率视觉观测，该数据集为研究者探索端到端机器人控制模型提供了重要基础，对促进开源机器人学习生态的发展具有积极意义。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人模仿学习中样本效率低下与泛化能力不足的挑战。具体而言，如何从仅包含5个轨迹的有限示范中提取鲁棒的行为模式，并适应动态环境变化，是算法设计面临的核心难题。在构建过程中，数据采集面临传感器同步、多模态数据对齐以及存储效率等挑战。例如，需要确保关节编码器数据与720p视觉流在30fps下的精确时序匹配，同时以高效的AV1编码压缩视频以平衡质量与存储开销。此外，数据规模较小可能限制模型的泛化性能，需通过数据增强或迁移学习策略予以弥补。

常用场景

经典使用场景

在机器人视觉与运动控制领域，aruco-5-sample-left数据集为研究者提供了一个包含机器人关节状态、视觉观测与动作序列的标准化基准。该数据集通过左视角图像与六自由度机械臂的精确位姿数据，典型应用于模仿学习算法的训练与验证，使模型能够从人类演示中学习复杂的操作任务，如物体抓取与放置，从而推动机器人自主执行精细动作的能力。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人学中模仿学习的数据稀缺与标准化难题，为算法开发提供了高质量、多模态的演示数据。其意义在于促进了端到端策略学习的研究，使模型能够直接从视觉输入映射到关节控制指令，降低了传统方法对精确环境建模的依赖，加速了机器人智能在非结构化环境中的适应性探索。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生了一系列经典研究工作，包括基于深度强化学习的视觉运动策略优化、多模态表征学习框架的开发，以及跨任务迁移学习方法的探索。这些工作进一步拓展了数据集的学术价值，推动了机器人感知与控制一体化研究的前沿进展。