aiwhisperer/find-aruco-right

---
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": 2,
"total_frames": 384,
"total_tasks": 1,
"chunks_size": 1000,
"data_files_size_in_mb": 100,
"video_files_size_in_mb": 200,
"fps": 30,
"splits": {
"train": "0:2"
},
"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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"dtype": "int64",
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},
"index": {
"dtype": "int64",
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1
],
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},
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"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

在机器人操作领域，数据集的构建对于算法训练与验证至关重要。find-aruco-right数据集依托LeRobot平台生成，采用Apache 2.0开源协议，其数据以Parquet格式存储，涵盖两个完整任务片段，总计384帧图像序列。该数据集通过结构化方式组织，包含动作指令、机器人状态观测以及多模态传感器数据，其中视频数据以AV1编码格式保存，分辨率为1280x720，帧率为每秒30帧，确保了数据的高效存储与读取。

使用方法

针对机器人学习研究，该数据集的使用需遵循其内在结构。数据按块组织，可通过指定块索引与文件索引加载相应的Parquet文件，视频数据则独立存储于对应路径。研究者可利用数据集中的动作序列与观测状态训练端到端的策略模型，或结合视频帧进行视觉表征学习。数据集已预设训练划分，支持直接用于模型训练与验证，其清晰的字段定义与格式规范降低了数据预处理复杂度，助力高效算法迭代。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，模仿学习与视觉伺服控制是提升机器人自主操作能力的关键研究方向。find-aruco-right数据集由HuggingFace的LeRobot项目创建，旨在为机器人视觉引导任务提供结构化数据支持。该数据集聚焦于基于ArUco标记的视觉定位与机械臂轨迹控制问题，通过记录机械臂关节状态与同步视觉观测，为开发鲁棒的视觉伺服算法奠定基础。尽管其具体创建时间与核心研究人员信息尚未公开，但依托开源机器人学习框架LeRobot，该数据集体现了社区在推动机器人数据标准化与可复现性方面的努力，对促进机器人模仿学习与视觉控制算法的实证研究具有潜在影响力。

当前挑战

find-aruco-right数据集旨在解决机器人视觉伺服控制中的精确位姿估计与轨迹生成挑战，其核心问题在于如何从动态视觉输入中稳定提取ArUco标记信息并实时驱动多自由度机械臂完成指定任务。构建过程中面临多重挑战：首先，数据采集需同步高维关节状态与高分辨率视觉流，确保时序对齐与传感器校准的精确性；其次，ArUco标记在复杂光照与遮挡条件下的鲁棒检测要求数据涵盖多样环境场景；此外，数据集规模有限，仅包含两个任务片段，可能制约模型泛化能力的充分验证。这些挑战共同指向机器人视觉控制数据在完整性、多样性与可扩展性方面的关键需求。

常用场景

经典使用场景

在机器人视觉与运动控制领域，find-aruco-right数据集为研究机器人基于视觉的实时定位与操作任务提供了关键支持。该数据集通过记录机器人执行特定任务时的关节状态、视觉图像及时间戳，典型应用于机器人模仿学习与强化学习算法的训练与验证。研究人员可利用其包含的左摄像头图像和六自由度关节位置数据，构建端到端的控制策略，使机器人能够学习从视觉输入到动作输出的映射关系，从而在动态环境中实现精准的物体识别与抓取操作。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人学中视觉-运动协同控制的若干核心问题，包括高维状态空间下的策略优化、跨模态数据的对齐与融合，以及稀疏奖励环境下的学习效率提升。通过提供同步的多模态观测与动作序列，它支持了模仿学习、离线强化学习等方法的实证研究，促进了机器人自主决策能力的理论进展。其结构化设计有助于降低真实机器人实验的成本与风险，为算法在仿真与实机迁移间的可靠性验证提供了标准化基准。

实际应用

在实际工业与服务机器人场景中，find-aruco-right数据集可应用于自动化装配、物流分拣及人机协作等任务。基于其记录的视觉与关节数据，能够训练机器人系统识别特定标记（如ArUco码）并执行相应的抓取或放置动作，提升生产线上的灵活性与精度。此外，该数据集支持开发适应非结构化环境的自适应控制系统，为医疗辅助、家庭服务等领域的机器人应用提供技术储备，推动智能化机器人的落地与普及。

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-aruco-right数据集凭借其结合ArUco标记识别与机械臂控制任务的特点，正成为研究视觉伺服与端到端模仿学习的前沿工具。该数据集通过LeRobot平台生成，整合了高分辨率图像流与精确的关节位置数据，为开发基于深度学习的机器人抓取与定位算法提供了关键支持。随着工业自动化与智能服务机器人需求的增长，此类数据集在提升机器人环境感知与实时决策能力方面展现出重要价值，推动了视觉引导操作技术在复杂场景下的应用突破。