eval_ball-in-cup

这是一个机器人操作数据集，包含了机器人的动作、状态和场景图像等信息。数据集总共包含1个剧集，1508帧，1个任务，2个视频文件，被分为1个数据块，每个数据块包含1000帧。数据以Parquet和MP4格式存储，并采用Apache-2.0许可证发布。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: eval_ball-in-cup
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集结构

• 总任务数: 1
• 总视频数: 2
• 总帧数: 1508
• 总片段数: 1
• 片段大小: 1000
• 帧率: 30 FPS
• 数据格式: Parquet
• 数据路径: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征描述

• 动作特征: 6维浮点数组，包含肩部平移、肩部提升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置
• 状态观测: 6维浮点数组，关节位置与动作特征相同
• 夹爪图像观测: 视频格式，分辨率240×320×3，AV1编码，无音频
• 场景图像观测: 视频格式，分辨率240×320×3，AV1编码，无音频
• 时间戳: 单精度浮点数
• 索引信息: 包含帧索引、片段索引、任务索引等整型索引

分割信息

• 训练集: 包含全部1个片段（0:1）

技术信息

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: so101_follower
• 创建工具: LeRobot（https://github.com/huggingface/lerobot）

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，eval_ball-in-cup数据集通过LeRobot框架精心构建，采用实际机器人操作场景中的连续数据采集方式。数据集包含1508帧高频率采样数据，以30fps的速率记录机械臂执行球入杯任务的完整过程，数据以分块parquet格式存储，确保高效访问与处理。

特点

该数据集显著特点在于其多模态数据结构，融合了六维关节动作指令、对应的状态观测值以及双视角视觉信息（夹爪与场景图像）。图像数据以240x320分辨率RGB格式保存，视频编码采用AV1标准，兼具高压缩效率与视觉保真度，为模仿学习与强化学习算法提供丰富输入源。

使用方法

研究人员可通过加载parquet文件直接获取时序对齐的多模态数据流，其中动作与状态维度明确标注关节名称，便于模型训练与验证。视频数据可通过指定路径访问，支持帧级解析与批量处理，适用于行为克隆、动态建模及视觉伺服控制等机器人学习任务的应用验证。

背景与挑战

背景概述

eval_ball-in-cup数据集作为机器人操作学习领域的重要资源，专注于解决复杂环境下的机械臂控制问题。该数据集由LeRobot团队基于Apache 2.0开源协议构建，采用so101_follower型机器人采集多模态交互数据。其核心价值在于提供了包含关节位置、视觉观测和时间序列的完整交互轨迹，为模仿学习与强化学习算法提供了高质量的训练基准。通过精确记录机械臂的六自由度动作与双视角视觉反馈，该数据集显著推动了机器人精细操作任务的研究进程。

当前挑战

该数据集主要应对机器人精细操作中动作规划与视觉感知的协同挑战，特别是在动态环境下实现球体入杯这类需要高精度时序控制的任务。构建过程中面临多模态数据同步的技术难题，需确保30fps采集频率下机械臂关节数据与双路视频帧的严格对齐。数据标注方面涉及六维连续动作空间的精确记录，以及应对不同光照条件下视觉数据一致性的维护问题。此外，有限的任务样本量对泛化能力提出更高要求，需通过数据增强等技术手段提升模型鲁棒性。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，eval_ball-in-cup数据集作为标准基准测试环境，主要用于评估机械臂执行动态物体操控任务的能力。该数据集通过记录六自由度机械臂抓取和摆动杯中小球的完整运动轨迹，为模仿学习和强化学习算法提供高质量演示数据。研究者可基于该数据集训练策略网络，使机器人学会精确控制关节角度和抓取力度，最终实现小球入杯的复杂动态操作。

衍生相关工作

基于该数据集衍生了多项机器人学习领域的经典研究，包括基于视觉的端到端操作策略生成、多模态传感器融合的模仿学习框架，以及跨域技能迁移算法。这些工作显著提升了机械臂在非结构化环境中的适应能力，推动了行为克隆与深度强化学习方法的结合创新，为后续的Sim2Real转移研究提供了重要基准。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作技能学习领域，eval_ball-in-cup数据集作为LeRobot项目的重要组成部分，正推动模仿学习与强化学习算法的融合创新。该数据集通过多模态观测数据（包括关节状态与视觉信息）为机器人精细动作控制提供基准，近期研究聚焦于跨任务泛化能力提升与样本效率优化。随着具身智能研究热潮的兴起，该数据集在机器人技能迁移、视觉-运动协同控制等方向展现出重要价值，为构建通用机器人操作技能评估体系提供关键数据支撑。