yinongh/real_world_force_image_1_2

该数据集使用LeRobot创建，专注于机器人任务。数据集包含10个episodes、540帧、1个任务和40个视频，数据以parquet格式存储，帧率为30fps，仅提供训练集。特征包括动作数据（9维向量，如delta_x、delta_y、delta_z和delta_rot6d等）和丰富的观测数据，如末端执行器内力、姿态、对齐的插座深度图像、初始插头深度图像、初始手腕点云、手腕相机外参矩阵、手腕深度和RGB图像、Azure Kinect前相机彩色图像、辅助相机左右RGB和深度图像等，支持机器人学习和模拟任务。This dataset was created using LeRobot and focuses on robotics tasks. It contains 10 episodes, 540 frames, 1 task, and 40 videos, stored in parquet format with a frame rate of 30fps, and includes only a training set. Features include action data (a 9-dimensional vector with elements such as delta_x, delta_y, delta_z, and delta_rot6d) and diverse observation data, such as end-effector internal forces, pose, aligned socket depth images, initial plug depth images, initial wrist point clouds, wrist camera extrinsic matrices, wrist depth and RGB images, Azure Kinect front camera color images, auxiliary camera left RGB and depth images, etc., supporting robot learning and simulation tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于LeRobot框架构建，通过模拟环境中脚本化机器人操作任务的演示轨迹采集而成。数据包含10个完整回合，共计540帧，以30帧/秒的固定频率记录。每帧保存了末端执行器的9维动作增量信息（包含位置偏移与旋转六维表示）、末端执行器在腕部相机坐标系下的三轴内力、4×4位姿矩阵，以及多种视觉模态数据。其中视觉数据涵盖腕部相机的RGB图像与深度图像、Azure Kinect前视彩色图像，以及由辅助点云渲染的初始插头深度图像和对齐后的插座深度图像。所有数据存储为Parquet格式，视频以MP4格式保存，并依据回合索引分块组织。

使用方法

该数据集专为机器人学习领域设计，尤其适用于基于模仿学习的操控任务研究。用户可通过LeRobot库直接加载数据集，利用其提供的标准化API访问每帧的观测数据（包括图像、力觉、位姿）、动作指令及时间戳。推荐将全部10个回合作为训练集，直接应用于行为克隆或扩散策略等算法的开发。由于数据格式遵循LeRobot规范，用户可便捷地将其与其他兼容数据集混合使用，或使用内置的数据加载器进行批处理和增强。研究者亦可基于数据集中的深度图与力觉信息，探索如基于视觉-力的跨模态表征学习或鲁棒控制策略等前沿课题。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为real_world_force_image_1_2，基于LeRobot框架构建，专注于机器人操作领域的力与视觉信息融合。创建时间虽未明确，但核心技术涉及IsaacGym仿真环境的力传感器映射与FoundationStereo深度估计，反映了近年机器人学习领域对多模态感知的重视。主要研究聚焦于利用力觉与视觉数据执行精密操作任务，如插拔动作。数据集包含10个episode、540帧数据，记录了末端执行器在腕部相机坐标系下的内力、位姿及多种深度图像，为机器人技能学习提供了丰富的真实世界样本。其影响力在于推动力视觉联合表征在机器人操控中的应用，弥补了纯视觉数据在接触力建模上的不足。

当前挑战

所解决的领域挑战在于机器人精密操作中力觉与视觉数据的时空对齐与融合问题。传统方法多依赖单一模态，难以应对接触环境的不确定性。构建过程中面临的挑战包括：1）力传感器数据（如isaacgym_cam_wrist_fx/fy/fz）与视觉帧的同步采集与校准，需确保延迟低于30FPS的采样间隔；2）深度图像（如aligned_socket_depth_img）的旋转对齐与噪声抑制，尤其在动态场景中；3）多源传感器（如ZED Mini相机与Azure Kinect）的标定与异构数据格式（dtype包含float32、uint16与pcd）的统一存储，需兼顾精度与存储效率。这些挑战限制了大批量数据的高效生成与复现性。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，real_world_force_image_1_2数据集专为高精度力控插接任务而生。它汇聚了真实世界中机器人末端执行器在执行插拔动作时的多维传感数据，涵盖6自由度力/力矩信息、腕部相机深度图像、点云以及多视角RGB图像。研究者可借此训练模仿学习或强化学习模型，使机器人能够学习从视觉观测到精细力控动作的端到端映射，尤其适用于对柔顺性要求严苛的装配作业。

解决学术问题

该数据集为攻克机器人精细操作中的力觉与视觉融合难题提供了关键支撑。传统方法多依赖纯几何规划，难以应对零件间隙微小或易损场景。本数据通过同步记录力反馈与多源视觉输入，使得学者得以系统研究触觉与视觉模态的互补机制，进而开发出对环境不确定性具有鲁棒性的控制策略，推动精密装配自动化迈向新高度。

实际应用

在工业自动化产线上，该数据集可赋能机器人完成电子元器件插接、线束连接器等精密工序，显著降低因对位偏差导致的损坏率。物流分拣场景中，机器人可借助力觉引导实现柔性包裹的可靠抓取与放置。此外，在医疗辅助领域，基于本数据训练的模型能够辅助手术器械执行轻柔的组织插管操作，提升操作安全性与成功率。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于机器人精密插拔操作中的力觉与视觉融合感知研究，通过记录机械臂末端执行器在插接任务中的六维力信息、深度图像及多视角RGB数据，为学习基于触觉-视觉联合表征的精细化操控策略提供了基础。当前前沿方向包括利用FoundationStereo深度估计与辅助点云实现高精度三维配准，结合腕部力传感器反馈的等效力映射，训练机器人适应微小间隙装配场景。这一工作与工业自动化中柔性接线、电连接器插拔等热点事件紧密相关，其公开的多模态数据集为跨实体迁移学习与零样本泛化研究奠定了基础，有望推动机器人从结构化环境向非结构化实际产线作业的范式跨越。