eval_n5_areumii-pickplace-v7

该数据集是一个机器人操作数据集，使用LeRobot框架创建，遵循Apache-2.0许可证。数据集包含来自双臂机器人areumii_c1的30个任务片段（episode），总计5087帧，涉及一个单一任务。数据特征包括：观测状态（18维，包括左右肩、肘、腕关节角度及夹爪位置）、动作指令（16维，包括左右臂末端执行器位置、姿态四元数和夹爪控制）、三个视角的图像（前置摄像头480x640，左腕和右腕摄像头240x320，均为30fps的AV1编码视频），以及时间戳、帧索引、片段索引等元数据。数据文件大小约100MB，视频文件大小约200MB。该数据集适用于机器人模仿学习、控制策略训练、多模态感知等研究领域。This dataset is a robot manipulation dataset created using the LeRobot framework, licensed under Apache-2.0. It contains 30 task episodes from the dual-arm robot areumii_c1, totaling 5087 frames, involving a single task. Data features include: observation state (18-dimensional, including left/right shoulder, elbow, wrist joint angles and gripper positions), action commands (16-dimensional, including left/right arm end-effector positions, orientation quaternions, and gripper control), images from three views (front camera 480x640, left and right wrist cameras 240x320, all AV1-coded video at 30fps), as well as metadata such as timestamps, frame indices, and episode indices. The data file size is approximately 100MB, and the video file size is approximately 200MB. This dataset is suitable for research fields such as robot imitation learning, control policy training, and multimodal perception.

原始信息汇总

数据集概述

该数据集名为 1ys1/eval_n5_areumii-pickplace-v7，是一个用于机器人操作任务的评估数据集，由 LeRobot 工具创建。

基本信息

• 许可证: Apache-2.0
• 任务类型: 机器人技术（Robotics）
• 数据集格式: Parquet 文件（数据）和 MP4 视频文件（图像）
• 创建工具: LeRobot（Hugging Face 开源机器人学习框架）

数据规模

• 总片段数（Episodes）: 30
• 总帧数（Frames）: 5087
• 总任务数（Tasks）: 1
• 采样频率（FPS）: 30
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB

数据划分

• 训练集（Train）: 0:30（全部30个片段用于训练）

机器人类型

• 机器人型号: areumii_c1（双臂机器人）

特征结构

数据集包含以下特征：

1. 观测状态（observation.state）

• 数据类型: float32
• 维度: 18 维
• 内容: 双臂各关节的角度信息，包括左右肩部（俯仰、翻滚、偏航）、肘部、腕部（翻滚、偏航、俯仰）以及左右夹爪的左右手指位置

2. 动作（action）

• 数据类型: float32
• 维度: 16 维
• 内容: 双臂末端执行器的位置（x, y, z）和姿态（四元数 qw, qx, qy, qz）以及左右夹爪的开合状态

3. 图像观测（observation.images）

• front: 前置相机，分辨率 640x480，3 通道
• left_wrist: 左手腕相机，分辨率 320x240，3 通道
• right_wrist: 右手腕相机，分辨率 320x240，3 通道
• 编码格式: AV1 视频编码，30 FPS，无音频

4. 其他特征

• timestamp: 时间戳（float32）
• frame_index: 帧索引（int64）
• episode_index: 片段索引（int64）
• index: 全局索引（int64）
• task_index: 任务索引（int64）

任务说明

该数据集为评估数据集，包含 1 个任务，具体为“pickplace”（拾取与放置）操作任务，涉及双臂机器人的协同操作。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集隶属于机器人操作领域，专为双臂协同拾放任务所设计，由LeRobot框架采集并构建。数据采集过程以固定频率30赫兹同步记录机器人的关节状态、末端执行器位姿与夹爪开合度，并辅以三个视角的视觉信息（包括前视、左腕与右腕相机），形成多维度的感知数据流。每一帧数据包含18维的关节角度观测值与16维的动作指令，其中动作空间涵盖双臂末端的三维位置、四元数姿态及夹爪控制信号，确保了动作表征的完整性与精确性。所有数据以parquet格式存储，并通过分块机制进行高效管理，最终汇聚为30个episode、5087帧的样本规模，涵盖单一拾放任务类型的完整演示轨迹。

特点

该数据集的核心特征在于其精细化的多模态数据融合架构。一方面，观测空间不仅包含了机器人的本体感知信息（如关节角度），还整合了多视角的视觉图像流，其分辨率分别为640×480和320×240，为下游视觉-动作策略的学习提供了丰富的环境上下文。另一方面，动作空间的设计充分考量了双臂协调的复杂性，通过16维向量同时控制双机械臂的平移、旋转与夹爪状态，兼顾了灵活性与控制精度。此外，数据集采用了先进的视频编码技术（AV1）以压缩视觉数据，压缩后视频文件总大小约为200MB，而结构化数据为100MB，体现了较高的存储效率与数据质量。这种结构化的多模态设计，使得数据集能够直接应用于模仿学习等机器人学习范式的模型训练与评估。

使用方法

该数据集的使用依托于LeRobot生态体系，开发者可直接通过HuggingFace平台的数据集可视化工具进行预览，或借助LeRobot库加载数据进行模型训练与验证。数据集默认划分包含30个episode并全部作为训练集使用，支持端到端的模仿学习任务。使用者可依照meta/info.json中的特征定义，解析observation.state和action字段，结合observation.images下的视频数据构建输入样本。数据文件采用parquet格式存储元数据与状态信息，而图像数据则以视频形式单独存放，便于高效流式读取。在模型训练过程中，建议依据数据提供的fps（30帧/秒）进行时序对齐，并利用episode_index和frame_index字段进行序列化采样。该数据集亦可用于跨领域研究，例如多模态表示学习或机器人技能泛化能力的基准测试。

背景与挑战

背景概述

该数据集由LeRobot框架生成，由HuggingFace社区的研究人员或用户于近期创建，命名为eval_n5_areumii-pickplace-v7，旨在支持机器人操作任务的研究与开发。数据集聚焦于拾取与放置（pick-place）任务，通过areumii_c1双机械臂平台采集，包含30个示范片段、5087帧高保真视觉与状态数据，记录了双机械臂的关节角度、末端执行器位姿及多视角图像。其核心研究问题在于为模仿学习提供高质量的多模态示范数据，以训练机器人执行精准的物体搬运操作。作为机器人学习领域的重要资源，该数据集可加速具身智能算法的迭代，为后续研究提供标准化的评估基准，对推动机器人操作技能的泛化研究具有积极意义。

当前挑战

数据集面临的挑战首先在于领域问题的复杂性：拾取放置任务要求机器人在动态环境中处理物体抓取、姿态调整与空间放置，涉及精细的力控制与视觉伺服，这对模仿学习的泛化能力构成显著考验。其次，构建过程遭遇多重技术难点，包括多传感器数据的时空对齐（18维关节状态与16维动作指令）、高帧率视频（30fps）与运动控制信号的同步，以及多视角图像（前视与双腕部）的一致编码。此外，数据量的局限性（三十个片段）可能限制模型对多样场景的适应，且任务单一性（仅含一种任务类型）降低了跨任务迁移的可行性，这些问题亟需在后续版本中通过扩充数据规模与增加任务多样性予以解决。

常用场景

经典使用场景

该数据集源自具身智能领域中对双臂机器人精细操作能力的深度探索，以双七自由度机械臂的协同作业为核心，精心采集了30个回合、逾五千帧的高保真传感器数据。其经典使用场景聚焦于模仿学习与强化学习范式的训练与评估，旨在驱动机器人学习拾取与放置（pick-and-place）这类基础却至关重要的操作技能。通过同步记录左、右臂关节状态、末端执行器位姿及多视角视觉输入，该数据集为构建具备空间感知与双肢协调能力的控制策略提供了坚实的数据基石，是研究多模态感知-动作耦合机制的理想实验平台。

实际应用

在实际应用中，该数据集所蕴含的双臂协作模式可直接迁移至工业分拣、医疗辅助及服务机器人等场景。其数据特征支持开发稳健的视觉伺服控制器，使机器人能够适应光照变化与物体位姿扰动，完成对易碎或异形物体的可靠拾取与有序摆放。依托LeRobot生态的兼容性，该数据集可无缝对接真实机器人平台，加速从仿真到现实（sim-to-real）的部署进程，为柔性生产线的智能化升级及家庭助老机器人的精细操作能力提供关键训练素材，展现出从实验室原型迈向产业化应用的巨大潜力。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生了多个富有影响力的研究方向，包括基于扩散策略的双臂动作生成模型、用于跨任务迁移的域随机化技术，以及融合触觉与视觉的闭环控制框架。研究者亦利用其高保真视觉流，开发了针对遮挡情况下的目标检测与姿态估计算法，并探索了通过对比学习提炼双臂协同特征表示的方法。在LeRobot社区中，该数据集已成为验证新型模仿学习架构的常用基准，催生了多篇聚焦于机器人操作泛化性与鲁棒性的前沿工作，有效拓展了数据驱动机器人学的知识边界。