single-color-cube

该数据集是使用LeRobot创建的，采用Apache-2.0许可证，属于机器人技术领域。数据集结构通过meta/info.json文件详细描述，包括机器人类型为so_follower，总共有48个episodes，7624帧，1个任务，数据分块大小为1000，数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，帧率为30fps。数据集分为训练集，包含所有48个episodes。数据文件以parquet格式存储，视频文件以mp4格式存储。数据集包含多种特征，如动作和观察状态（包括6个关节位置），来自前部和腕部摄像头的图像（分辨率为480x640，3通道），以及时间戳、帧索引、episode索引、索引和任务索引等。这些数据适用于机器人技术相关的研究和应用。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: single-color-cube
• 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

数据集规模

• 总任务数: 1
• 总情节数: 48
• 总帧数: 7624
• 帧率: 30 FPS
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 分块大小: 1000
• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: so_follower

数据划分

• 训练集: 包含全部48个情节

数据结构与特征

数据以Parquet文件格式存储，路径模式为 data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet。 视频以MP4文件格式存储，路径模式为 videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4。

数据集包含以下特征：

动作

• 名称: action
• 数据类型: float32
• 形状: [6]
• 描述: 包含6个关节的位置控制指令，具体为：
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

观测状态

• 名称: observation.state
• 数据类型: float32
• 形状: [6]
• 描述: 包含6个关节的当前位置状态，具体为：
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

前视图像观测

• 名称: observation.images.front
• 数据类型: video
• 形状: [480, 640, 3]
• 维度名称: ["height", "width", "channels"]
• 视频信息:
  • 高度: 480 像素
  • 宽度: 640 像素
  • 通道数: 3
  • 帧率: 30 FPS
  • 编解码器: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: false
  • 是否包含音频: false

腕部图像观测

• 名称: observation.images.wrist
• 数据类型: video
• 形状: [480, 640, 3]
• 维度名称: ["height", "width", "channels"]
• 视频信息:
  • 高度: 480 像素
  • 宽度: 640 像素
  • 通道数: 3
  • 帧率: 30 FPS
  • 编解码器: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: false
  • 是否包含音频: false

索引与元数据

• 时间戳: timestamp (float32, 形状 [1])
• 帧索引: frame_index (int64, 形状 [1])
• 情节索引: episode_index (int64, 形状 [1])
• 索引: index (int64, 形状 [1])
• 任务索引: task_index (int64, 形状 [1])

引用信息

• 主页: [More Information Needed]
• 论文: [More Information Needed]
• BibTeX引用格式: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，数据集的构建往往依赖于真实的物理交互过程。single-color-cube数据集通过LeRobot平台，在模拟或真实环境中采集了机器人执行单一任务（推测为操作单色立方体）的交互数据。该数据集包含48个完整的情节（episodes），共计7624帧数据，以30帧每秒的速率记录。数据以分块Parquet文件格式存储，并辅以对应的MP4格式视频文件，确保了原始观测信息的高保真度与高效存取。其构建过程系统性地捕获了机器人关节状态、前视与腕部摄像头图像等多模态信息，为后续算法训练提供了结构化的时序交互轨迹。

使用方法

研究人员可利用该数据集进行机器人技能学习相关的实验。数据加载可通过标准的Parquet文件读取接口实现，并依据meta/info.json中的路径模板定位数据与视频文件。典型的应用流程包括：按情节或帧索引提取对应的状态-动作对及视觉观测序列，用于训练行为克隆模型；或利用其完整的交互轨迹进行离线强化学习算法的验证。由于数据集已预设训练集划分（全部48个情节），用户可直接将其用于模型训练与验证。在处理时，需注意动作与状态空间均为6维连续值，而视觉数据需配合提供的视频解码参数进行解析，以还原原始的图像序列。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，模仿学习与强化学习的研究依赖于高质量、结构化的真实世界交互数据。single-color-cube数据集应运而生，它由LeRobot平台构建，专注于记录机械臂在单一任务环境下的操作轨迹。该数据集收录了48个完整交互片段，共计超过7600帧的多模态观测数据，包含关节状态、前视与腕部摄像头视频流，旨在为机器人技能学习提供可复现的基准。其设计核心在于通过标准化的数据格式，促进端到端策略学习算法的开发与评估，尤其关注在受限但明确的场景下，机器人如何通过视觉与状态反馈完成目标导向的操控任务。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人操作任务中模仿学习的挑战，即如何从有限的演示数据中泛化出鲁棒且精确的控制策略。具体而言，其面临的领域挑战包括：在动态与非结构化环境中，基于多视角视觉输入与低维状态信息实现精细的动作序列生成；同时，数据构建过程亦存在显著困难，例如确保机械臂轨迹与视觉帧的高精度时间同步、处理高维度视频数据带来的存储与计算负荷，以及在有限任务变体下维持数据的多样性与代表性，避免过拟合。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，single-color-cube数据集为研究机械臂的视觉伺服控制提供了经典范例。该数据集通过记录机械臂在操作单色立方体时的关节位置、图像观察和时间戳，构建了从感知到动作的完整序列。研究者可基于此数据集训练端到端的模仿学习模型，探索如何从视觉输入中直接推断出精确的关节控制指令，实现物体的抓取与放置等基础操作任务。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人学中视觉-动作映射的样本效率与泛化能力问题。通过提供多视角、高帧率的视频流与同步的关节状态数据，它支持开发数据驱动的策略学习算法，克服传统方法依赖手工设计特征或动力学模型的局限。其结构化的序列数据有助于研究时序依赖性与状态表示学习，推动模仿学习与强化学习在真实机器人平台上的应用，降低实际部署的试错成本。

实际应用

在实际工业与服务机器人场景中，single-color-cube数据集可助力自动化分拣、装配等任务的算法开发。基于该数据集训练的模型能够迁移到类似结构的机械臂上，实现快速部署与适应，提升生产线中物体操作的灵活性与精度。同时，其多模态数据融合特性为开发鲁棒的视觉反馈控制系统提供了验证基础，促进机器人在非结构化环境中的自主操作能力。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，single-color-cube数据集凭借其多模态感知与动作序列的精细记录，正成为模仿学习与强化学习研究的关键资源。该数据集通过LeRobot平台生成，整合了机械臂关节状态、前视与腕部摄像头视频流，为机器人灵巧操作任务提供了丰富的时空信息。前沿研究聚焦于利用此类数据训练端到端策略模型，探索视觉-动作映射的泛化能力，以应对现实世界中物体抓取与摆放的复杂场景。随着具身智能的兴起，该数据集在推动机器人自主执行单一颜色立方体操作任务方面，为算法验证与性能基准测试提供了实证基础，促进了机器人学习范式的标准化进程。