DORLR/teleop_isaaclab_ur5_insert_success_3_demo

该数据集是使用LeRobot工具创建的机器人演示数据集，专注于UR5机器人在‘UR5-Deformable-StackedCuboid-Insertion-v0’环境中的操作任务。数据集包含一个完整的演示片段（总帧数3000帧，以30fps录制，约100秒），涉及机器人执行可变形堆叠立方体的插入动作。数据内容包括：来自两个摄像头（cam_side2和cam_color）的图像观察（分辨率512x512，3通道RGB视频）、机器人关节状态（7个关节角度）、末端执行器笛卡尔状态（位置和四元数姿态）以及对应的动作命令（7个关节控制量）。数据集以parquet格式存储观测和动作数据，并附带mp4格式的视频文件，总数据量约为300MB。该数据集适用于机器人学习、模仿学习或强化学习研究，特别是针对机械臂操作和可变形物体交互任务。This dataset is a robotic demonstration dataset created using the LeRobot tool, focusing on the UR5 robots operation in the UR5-Deformable-StackedCuboid-Insertion-v0 environment. It contains one complete demonstration episode (total 3000 frames recorded at 30fps, approximately 100 seconds) involving the robot performing an insertion task with deformable stacked cuboids. The data includes: image observations from two cameras (cam_side2 and cam_color, with 512x512 resolution, 3-channel RGB video), robot joint states (7 joint angles), end-effector Cartesian states (position and quaternion orientation), and corresponding action commands (7 joint control values). The dataset is stored in parquet format for observation and action data, accompanied by mp4 video files, with a total size of approximately 300MB. It is suitable for robotics learning, imitation learning, or reinforcement learning research, particularly for robotic arm manipulation and deformable object interaction tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于Isaac Lab仿真环境与UR5机械臂平台构建，采用LeRobot框架进行数据采集与格式化。通过遥操作（teleoperation）范式，在UR5-Deformable-StackedCuboid-Insertion-v0任务环境中，由人类操作员演示将可变形堆叠立方体插入目标槽位的操作过程。数据集以每秒30帧的采样率记录，共包含1个完整演示片段，总计3000帧，并按照1000帧的块大小进行分块存储。数据以Parquet格式保存结构化信息，同时将视觉观测存储为H.264编码的MP4视频文件。

特点

数据集具有多模态、高保真的特性。视觉方面，提供来自两个视角（cam_side2和cam_color）的512×512分辨率RGB图像，为空间感知与物体追踪提供丰富信息。状态空间涵盖7维关节角度（包括手指关节）、7维笛卡尔末端执行器位姿（位置加四元数），以及7维动作指令，使数据能够同时支持关节空间与任务空间的学习范式。整个数据集仅有1个成功演示片段，适用于few-shot学习或作为基准测试中的示范参考。

使用方法

数据集可通过LeRobot库轻松加载与使用，其预定义的结构包含了元数据文件（info.json）和分块存储的视频及表格数据。用户可通过HuggingFace提供的可视化工具直接预览数据内容。实际应用时，利用LeRobot的Dataset类加载data/*/*.parquet路径下的文件，即可获取时间戳、帧索引、状态观测和动作序列。该数据适用于模仿学习、行为克隆或强化学习中的演示引导策略，尤其适合精密装配任务的研究与评估。

背景与挑战

背景概述

teleop_isaaclab_ur5_insert_success_3_demo数据集由LeRobot框架于2026年5月创建，依托机器人服务器平台，聚焦于UR5机械臂在Isaac Lab仿真环境中执行可变形堆叠立方体的插入任务。该数据集记录了单次成功演示的3000帧遥操作数据，包含多视角视觉图像、关节状态与笛卡尔状态信息，旨在为模仿学习与机器人操作技能迁移提供标准化的训练样本。其发布填补了高精度柔性物体装配场景下遥操作数据集的空白，推动了机器人从仿真到现实（Sim-to-Real）的泛化研究，对工业装配自动化与灵巧操作领域具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集构建与所面向的领域面临多重挑战：首先，可变形堆叠立方体的插入任务具有高度非线性和状态不确定性，传统建模方法难以精确描述其物理交互，需要大量高质量演示数据支撑强化学习或行为克隆算法。其次，遥操作过程中UR5机械臂与仿真环境的时序同步、视觉与关节信号的对齐精度直接影响数据可用性，单次演示（仅3000帧）的规模限制了模型泛化能力，易导致过拟合。此外，视频与状态数据的多模态融合、高保真仿真与真实世界间的域差异，进一步加剧了技能迁移的难度。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作与模仿学习领域，teleop_isaaclab_ur5_insert_success_3_demo数据集为研究基于视觉与状态输入的精准插拔任务提供了珍贵资源。该数据集利用UR5机械臂在Isaac Lab仿真环境中完成可变形堆叠长方体插入操作，包含3000帧高保真演示数据，涵盖多视角视觉图像、关节状态与笛卡尔位姿等多模态信息。研究者可借此训练模仿学习模型，例如行为克隆或逆动态模型，使机器人能够从演示中习得复杂的接触式装配技能，尤其适用于对力觉和形变敏感的精细操作场景。

实际应用

在实际生产场景中，该数据集直接对标工业自动化中的精密装配需求，如电子元件插接、柔性线束连接等。基于其训练的模型可部署于协作机器人，通过视觉伺服与关节轨迹规划协同完成高精度定位与力控插入，减少人工示教成本。此外，它还可用于开发自适应夹具控制算法，应对工件几何公差波动，提升生产柔性。在物流仓储领域，类似技能可延伸至分拣系统中的精密物件安置，显著提高复杂环境下机器人的自主作业能力。

衍生相关工作

该数据集衍生出一系列代表性工作，包括基于Transformer的分层技能学习框架，利用其多模态特征实现长期任务分解；以及结合对比学习的表示预训练方法，从状态序列中提取通用操作嵌入。研究者还基于该数据构建了跨物体泛化的插入技能基准，推动了几何自适应策略的发展。在仿真到现实迁移方面，它被用于微调域随机化网络，验证了视觉遮挡与关节噪声下的鲁棒性。这些工作共同深化了机器人精细操作中数据驱动方法的理论体系与应用边界。