eval_pick-rubber-and-place-in-basket-policy

该数据集是一个机器人学相关的数据集，使用 Apache 2.0 许可证发布，由 LeRobot 项目创建。数据集包含以 Parquet 格式存储的数据文件，数据规模为100MB，视频文件规模为200MB，帧率为30fps。数据集的结构包括多个特征字段，如动作（action）、观察状态（observation.state）、图像观察（observation.images.right）、时间戳（timestamp）、帧索引（frame_index）、片段索引（episode_index）、索引（index）和任务索引（task_index）等。动作和观察状态字段包含6个浮点型数据，分别对应机器人关节的位置信息。图像观察字段为视频格式，分辨率为480x640，3通道。数据集适用于机器人控制、动作预测等任务。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: eval_pick-rubber-and-place-in-basket-policy
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学

数据集结构

• 数据格式: Parquet 文件
• 数据文件路径模式: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径模式: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 数据块大小: 1000
• 数据文件总大小: 100 MB
• 视频文件总大小: 200 MB
• 帧率: 30 FPS
• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: so_follower

数据特征

• 动作: 包含6个浮点数值，分别对应肩部平移、肩部升降、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪的位置。
• 观测状态: 包含6个浮点数值，与动作的特征名称和形状一致。
• 观测图像: 来自右侧摄像头的视频数据，形状为480x640x3（高度、宽度、通道）。
• 时间戳: 浮点数值。
• 帧索引: 整数值。
• 剧集索引: 整数值。
• 索引: 整数值。
• 任务索引: 整数值。

数据统计

• 总剧集数: 0
• 总帧数: 0
• 总任务数: 0

可视化

• 可视化页面: https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=posky02/eval_pick-rubber-and-place-in-basket-policy

引用信息

• 论文: 未提供
• BibTeX: 未提供

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，eval_pick-rubber-and-place-in-basket-policy数据集通过LeRobot平台精心构建，专注于评估拾取橡胶并放置于篮子中的策略性能。该数据集采用结构化数据采集流程，以30帧每秒的速率记录机器人执行任务过程中的多模态信息，包括关节位置状态、动作指令及视觉观测。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块包含1000帧，确保了高效的数据管理与访问，同时通过视频文件与传感器数据的同步记录，完整保留了任务执行的时序动态与环境交互细节。

特点

该数据集的核心特点体现在其丰富的多模态特征表示上，不仅囊括了六自由度机械臂的关节位置作为动作与状态观测，还整合了来自右侧摄像头的480x640分辨率RGB图像，提供了任务执行的高维视觉上下文。数据集中每个样本均附有时间戳、帧索引及任务索引等元信息，支持精细的时序分析与任务划分。这种结构化的特征设计使得数据集能够全面刻画机器人策略在复杂操作任务中的行为模式，为策略评估与模型训练提供了坚实的数据基础。

使用方法

使用eval_pick-rubber-and-place-in-basket-policy数据集时，研究者可通过LeRobot提供的可视化工具直观浏览数据内容，或直接加载Parquet文件进行深度分析。数据集适用于机器人策略的离线评估与强化学习算法的训练，用户可依据帧索引与任务索引提取特定片段，结合动作、状态及图像特征构建训练样本。在Apache 2.0许可下，该数据集支持广泛的学术与工程应用，鼓励开发者在机器人操作任务中验证与改进策略模型的性能。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，模仿学习与强化学习策略的评估是推动智能体在现实世界执行复杂操作任务的关键环节。eval_pick-rubber-and-place-in-basket-policy数据集依托LeRobot开源框架构建，专注于评估机器人执行“拾取橡胶并放入篮子”这一特定策略的性能。该数据集由HuggingFace社区贡献，采用Apache 2.0许可协议，其结构包含多模态观测数据，如关节状态、视觉图像及对应动作指令，旨在为机器人策略的泛化能力与鲁棒性提供标准化测试基准。尽管具体创建时间与核心研究团队信息尚未公开，但其设计体现了当前机器人学习向细粒度任务评估发展的趋势，对提升家庭服务或工业场景中机器人的操作精度具有潜在影响力。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人操作任务中策略评估的挑战，其核心问题在于如何准确衡量智能体在动态环境中执行序列动作的效能。具体挑战包括：在领域层面，机器人需克服感知不确定性、动作执行误差以及任务目标的泛化需求，例如适应不同形状的橡胶或篮子位置变化；在构建过程中，数据采集需协调高维状态空间与实时动作记录，确保多模态数据（如视频与关节角度）的同步性与完整性，同时应对硬件噪声和环境干扰，以生成可靠且一致的评估样本。这些挑战共同凸显了机器人学习数据标准化与评估方法创新的紧迫性。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作任务领域，eval_pick-rubber-and-place-in-basket-policy数据集为评估机械臂抓取与放置策略提供了关键基准。该数据集通过记录机械臂关节位置、夹爪状态以及视觉图像，构建了从感知到动作的完整序列，常用于训练和验证强化学习或模仿学习模型在复杂环境中的决策能力。研究人员利用其结构化数据，能够系统分析机器人执行拾取橡胶并放入篮子这一典型任务时的性能表现，从而优化控制算法的精确性与鲁棒性。

解决学术问题

该数据集有效应对了机器人学中策略泛化与样本效率的经典挑战。通过提供多模态观测与动作轨迹，它支持研究者探索如何在有限演示数据下，使机器人学习可迁移的操作技能。其意义在于降低了真实世界机器人实验的成本与风险，促进了端到端学习框架的发展，并为解决动态环境中的长期规划问题提供了实证基础，推动了具身智能领域的理论进展。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出多项聚焦于机器人策略学习的经典研究。例如，结合逆强化学习从演示中推断奖励函数的工作，或利用时空注意力机制提升视觉-动作映射的模型架构。这些工作不仅拓展了数据集的利用维度，还催生了新的算法比较基准，进一步推动了模仿学习、多任务迁移以及仿真到真实迁移等方向的技术创新与学术交流。