ankile/real01c-insert-marker-d1-r2-stage1-candidate-screen-sobol10

该数据集是一个用于机器人学习任务的数据集，由LeRobot工具创建。数据集包含60个总episodes和20556帧，使用Franka机器人收集。数据以Parquet格式存储，并包含多种特征：观测状态（如笛卡尔位置、关节位置、速度、夹爪位置）、动作（如笛卡尔速度、位置、关节速度、位置）、步骤数、干预标志、成功标志、奖励等。此外，数据集还包含两个摄像头视角的图像数据，分辨率为480x640，帧率为15fps，用于视觉输入。数据集适用于训练和评估机器人控制算法，如模仿学习或强化学习。This dataset is designed for robotics learning tasks and was created using the LeRobot tool. It consists of 60 total episodes and 20556 frames, collected with a Franka robot. The data is stored in Parquet format and includes various features: observation states (such as Cartesian position, joint position, velocity, gripper position), actions (such as Cartesian velocity, position, joint velocity, position), steps to go, intervention flags, success flags, rewards, and more. Additionally, the dataset contains image data from two camera perspectives with a resolution of 480x640 and a frame rate of 15fps for visual input. It is suitable for training and evaluating robot control algorithms, such as imitation learning or reinforcement learning.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集依托LeRobot框架，基于Franka机器人平台构建，旨在为机器人操作任务提供高质量的示范数据。数据采集过程中，通过记录机器人末端执行器的笛卡尔位置与姿态、关节角度与速度、夹爪状态等多模态观测信息，并同步采集相应的动作指令（包括笛卡尔速度、关节速度、夹爪动作等），形成完整的“状态-动作”序列。数据集共包含60个回合（episodes），总计20556帧，帧率为15 FPS，以确保时间分辨率。所有数据划分为训练集，并以Parquet格式存储，同时配备H.264编码的视频流，记录两个视角的视觉观测。

特点

该数据集的核心特征在于其丰富的结构化信息与多模态融合能力。除标准的状态与动作外，还额外提供了诸如“steps_to_go”（剩余步数）、“intervention”（干预标志）、“success”（成功标志）、“reward”（奖励）等元数据，便于进行模仿学习或强化学习任务的评估与分析。特别地，数据集中包含了“pen_x”、“pen_y”、“pen_yaw”等精细操作变量，暗示任务可能涉及精密操控。视觉与状态信息的同步记录，结合多重动作表示（如笛卡尔空间、关节空间），为算法研究提供了极高的灵活性与复现性。

使用方法

推荐使用LeRobot库加载并处理本数据集。用户首先应安装LeRobot，随后可通过其提供的API直接读取Parquet数据文件及关联视频。数据集中每个样本均包含完整的观测（observation.state、observation.images）、动作（action）及元数据。研究人员可根据需要选择特定的特征子集进行模型训练，例如结合视觉与关节状态进行模仿学习，或利用“reward”和“done”标志构建强化学习环境。该数据集结构规范，索引清晰，便于进行批处理、数据增强及滚动窗口采样等操作。

背景与挑战

背景概述

该数据集创建于机器人学习领域快速发展的时期，由Hugging Face社区基于LeRobot框架构建，旨在为精细操作任务（如marker插入）提供标准化训练数据。核心研究问题聚焦于如何利用Franka机械臂在非结构化环境中实现高精度、高鲁棒性的示教模仿学习。尽管无明确机构署名，但数据集依托LeRobot生态，为机器人操作策略的复现与比较提供了基准。包含60条演示轨迹、20556帧及丰富传感器反馈（视觉、关节状态、力信息），对推动机器人操作领域的数据驱动方法发展具有重要意义。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战包括：1) 解决精细操作任务中的复杂动态问题，如marker插入时物体姿态微小变化与接触力精确控制之间的平衡；2) 构建过程中需处理多模态数据的高效对齐与同步（视觉与关节状态的时序一致性）、演示数量与多样性不足可能导致策略泛化能力受限。此外，数据采集时采用Sobol序列采样策略，如何在不牺牲效率的前提下覆盖更广泛的操作场景与失败模式仍为关键瓶颈。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作研究领域，real01c-insert-marker-d1-r2-stage1-candidate-screen-sobol10数据集为模仿学习和强化学习提供了高保真的物理交互范本。该数据集包含60个由Franka机械臂执行的目标插入任务轨迹，通过多模态传感记录包括关节位置、笛卡尔坐标、末端执行器速度和夹爪状态在内的机器人状态，以及来自两个视角的视觉观测。研究者可将其用于训练基于视觉的机器人操作策略，例如通过行为克隆或离线强化学习方法，使机器人学会精确插入目标标记物的灵巧操作技能。

实际应用

在工业自动化与精密制造场景中，基于该数据集训练的策略可直接应用于电子元件插装、微型零件组装等需要亚毫米级精度的工序。此外，借助其高保真度物理仿真特性，该数据集可用于开发医疗手术器械的自主操作算法，例如微创手术中器械精准定位的预训练模型。数据集内包含的干预标志位和任务完成度标记，使其成为实际产线中人机协作任务效率评估与安全监控系统的重要测试数据源。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生出一系列创新性工作，例如基于扩散策略的插入任务动作生成模型，其通过对数据中轨迹分布的学习实现了高鲁棒性的运动规划。另有研究者利用此数据构建了多视角融合的状态表征方法，显著提升了视觉伺服控制的准确性。该数据集的Sobol采样设计理念启发了面向机器人操作的任务参数化方法，推动形成了评估离线策略对感知噪声鲁棒性的标准化测试范式。