Locate-pickup-measuring-cup

这是一个关于机器人学的数据集，包含了一个固定类型的Trossen AI机器人执行任务的视频和相关信息。数据集总共有1个剧集，147帧，1个任务，4个视频，所有视频数据被分为1个块，每个块包含1000帧数据。视频的帧率为30fps，且不包含音频。数据集按照Apache-2.0许可证发布。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学（Robotics）
• 标签: LeRobot
• 配置:
  • 默认配置数据文件路径: data/*/*.parquet

数据集描述

• 主页: 未提供
• 论文: 未提供
• 创建工具: LeRobot

数据集结构

• 代码库版本: v2.1
• Trossen子版本: v1.0
• 机器人类型: trossen_ai_stationary
• 总集数: 1
• 总帧数: 147
• 总任务数: 1
• 总视频数: 4
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 30 fps
• 分割:
  • 训练集: 0:1
• 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

• 动作（action）:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [14]
  • 名称: 左关节0-6，右关节0-6
• 观测状态（observation.state）:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [14]
  • 名称: 左关节0-6，右关节0-6
• 观测图像（observation.images）:
  • cam_high, cam_low, cam_left_wrist, cam_right_wrist:
    • 数据类型: video
    • 形状: [480, 640, 3]
    • 名称: 高度，宽度，通道
    • 信息:
      • 帧率: 30.0
      • 高度: 480
      • 宽度: 640
      • 通道: 3
      • 编解码器: av1
      • 像素格式: yuv420p
      • 是否为深度图: false
      • 是否有音频: false
• 时间戳（timestamp）:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
• 帧索引（frame_index）:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 集索引（episode_index）:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 索引（index）:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 任务索引（task_index）:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]

引用

• BibTeX: 未提供

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务数据采集领域，Locate-pickup-measuring-cup数据集通过LeRobot框架构建，采用Trossen AI Stationary机器人平台进行实体环境下的数据记录。该数据集包含1个完整任务片段，总计147帧图像数据，以30fps的采样频率同步采集多视角视觉信息与14维关节动作数据。数据以分块parquet格式存储，确保高效存取与处理。

特点

该数据集显著特点在于其多模态数据集成，包含四个同步视频流（高位摄像头、低位摄像头及左右腕部摄像头），分辨率均为640x480，采用AV1编解码器。动作空间涵盖左右机械臂各7个关节的精确控制参数，观测状态则完整复现关节角度信息。数据结构采用标准化命名体系，支持帧级索引与时间戳对齐，为模仿学习提供丰富时空上下文。

使用方法

研究人员可通过加载parquet数据文件获取结构化观测-动作对，利用帧索引实现跨模态数据对齐。视频数据适用于视觉策略学习，关节状态数据可直接用于控制算法训练。数据集默认划分为训练集，支持端到端行为克隆或强化学习算法验证。使用前需配置相应视频解码环境，建议采用LeRobot原生机器人学习框架进行模型开发与评估。

背景与挑战

背景概述

机器人操作任务数据集Locate-pickup-measuring-cup由HuggingFace的LeRobot项目构建，专注于双机械臂系统的精细操作研究。该数据集通过多视角视觉传感器与高维关节状态数据，记录了机械臂定位并抓取量杯的完整操作序列，为模仿学习与强化学习算法提供了真实世界的训练样本。其设计体现了机器人领域对复杂物体操作泛化能力的研究需求，通过Apache 2.0开源协议促进学术与工业界的协作创新。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人精细操作中的视觉-动作映射难题，其核心挑战在于多模态数据的时间同步与空间标定，以及高维动作空间下的策略泛化。构建过程中需克服多摄像头校准、机械臂控制指令与视觉观测的精确对齐，以及真实环境中光照、遮挡等干扰因素带来的数据噪声问题。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作任务研究中，Locate-pickup-measuring-cup数据集典型应用于双臂协调控制算法的验证与优化。该数据集通过多视角视觉观测与高精度关节动作记录，为机器人抓取策略研究提供了真实的环境交互数据。研究者可利用其丰富的传感器信息训练深度强化学习模型，模拟机械臂定位和抓取量杯的完整流程，显著提升算法在复杂场景下的泛化能力。

实际应用

在工业自动化和家庭服务机器人领域，该数据集支撑了精密物体抓取系统的开发。基于其训练的控制模型可应用于药品分拣、实验室仪器操作等需要高精度操作的场景。双腕部摄像头数据特别适用于狭小空间内的物体定位，为仓储物流和医疗辅助机器人提供了技术验证基础，加速了机器人从实验室到实际应用的转化进程。

衍生相关工作

该数据集催生了多项机器人学习领域的创新研究，包括基于多视角视觉的端到端抓取策略生成、双机械臂协同控制算法优化等方向。其标准化的数据格式与LeRobot生态的深度集成，促进了跨机构研究的可比性与复现性。后续研究多聚焦于改进时空特征提取网络、开发高效模仿学习框架，推动了机器人操作知识迁移与自适应控制技术的发展。