KS325/open-upper-drawer-r1_emp_val

该数据集是使用LeRobot创建的，包含机器人操作相关的数据。数据集结构包括动作、观察状态、两个摄像头的图像、时间戳和各种索引。数据以parquet文件和视频文件的形式存储，共有4个片段，总计3406帧。数据集采用apache-2.0许可证，属于机器人学类别。

This dataset was created using LeRobot and contains data related to robotic operations. The dataset structure includes actions, observation states, images from two cameras, timestamps, and various indices. The data is stored in parquet files and video files, with a total of 4 episodes and 3406 frames. The dataset is licensed under apache-2.0 and falls under the robotics category.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，高质量数据集是训练智能体执行精细任务的基础。open-upper-drawer-r1_emp_val数据集依托LeRobot框架构建，基于so_follower机器人平台采集，专注于上拉抽屉这一特定任务。整个数据集共包含4个完整演示回合，累计3406帧时序数据，以30帧/秒的速率记录。数据存储采用分块方式，动作与状态特征均为6维浮点向量，涵盖肩部旋转、肘部弯曲、腕部屈伸及夹爪控制等关键关节，确保对机器人操作空间的全面刻画。

使用方法

使用者可通过LeRobot库直接加载该数据集，利用其提供的API便捷地访问parquet格式的轨迹文件与mp4格式的视频序列。推荐将全部4个回合作为验证集使用，配合splits配置中的train划分（0:4），可在机器人模仿学习或行为克隆流程中快速评估模型性能。数据集采用Apache-2.0许可，允许自由修改与分发，上手时仅需运行LeRobot的加载示例，即可获取包含动作、状态与多视角图像的结构化样本。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作领域，模仿学习与示教编程技术的进步催生了大量针对特定技能的数据集，其中开放上层抽屉这一基础操作因涉及精细的力控与位姿协同而备受关注。open-upper-drawer-r1_emp_val数据集由研究机构基于LeRobot框架创建，聚焦于单任务、多模态的机器人操作学习。该数据集包含4个完整 episode，共计3406帧视频与状态信息，以30帧每秒的速率记录了两台相机视角下的SO-Follower机器人从动臂执行抽屉开启动作的全过程。通过将6维动作空间（肩部、肘部、腕部关节及夹爪）与同步观测状态对齐，该资源为验证机器人泛化能力与行为克隆算法提供了标准化基准，其Apache-2.0许可进一步推动了开放科学在具身智能领域的发展。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战源于精细操作任务本身的高维约束与数据稀疏性。在领域层面，上层抽屉开启需同时满足运动学规划与接触力控制，机器人必须克服铰链阻力、物体形变及随机摩擦等非线性因素，这对单一任务数据集的泛化边界构成考验。在构建过程中，数据集仅含4个 episode（约100MB数据），样本量极小易导致策略过拟合；同时，从6自由度关节空间到视觉特征的跨模态对齐依赖精确的时间戳同步，任何帧率波动（固定30fps）或编码损失（AV1压缩下480p视频）都可能引入误差，削弱下游模型的执行鲁棒性。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，上肢抽拉抽屉是一项基础而关键的行为技能。该数据集聚焦于这一具体操作场景，通过记录机器人执行‘打开上层抽屉’任务时的完整动作序列与多模态感知数据，为模仿学习与行为克隆算法提供了高保真的训练样本。研究者可利用其包含的关节控制指令、状态反馈及双视角高清视频，构建从视觉输入到精细动作映射的策略模型，尤其适用于基于演示的机器人技能获取研究。

解决学术问题

该数据集有效回应了机器人学中因缺乏标准化、低层级操作数据而导致的迁移性差与复现困难问题。通过提供包含连续动作状态、多视角视觉信息及统一格式的录制数据，它支持基于行为克隆与离线强化学习算法的策略学习，推动了对机器人精确操纵任务中感知-动作闭环机制的研究。其数据结构的规范性也促进了不同方法间的公平比较。

实际应用

在实际部署中，该数据集衍生的操作策略可赋能服务机器人或工业机械臂自动执行如文件柜开启、储物箱抽拉等家居或仓储场景任务。通过将离线学习所得策略迁移至实体硬件，机器人能基于视觉信号自主完成高精度抽屉开合，减少人类远程干预，提升自动化工作流程的效率与可靠性。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，基于模仿学习与遥操作的数据驱动方法正逐步成为研究热点，尤其是在精细抓取与自适应控制任务中。该数据集聚焦于‘打开上层抽屉’这一典型家居操作任务，通过 SO-Follower 机器人平台以 30 FPS 采集了 4 个回合、共 3406 帧的 6 自由度关节角度与两路 RGB 视觉观测数据，为研究非结构化环境中的泛化决策与闭环控制提供了高质量的真实实验样本。其采用 LeRobot 框架标准化存储，支持多模态融合与长时序列建模，契合了当前机器人学前沿向大规模、低成本、可复现的开放数据集演进的核心趋势。数据集在验证视觉-动作策略迁移能力、评估模型对操作空间变异的鲁棒性方面具有显著价值，有望推动面向柔性家居场景的智能机器人系统从实验室原型迈向实际部署。