yywang122/DL_project_box_fail

该数据集是一个机器人控制数据集，使用LeRobot工具创建，专门用于机器人学习和模仿任务。数据集包含40个完整的情节，总计28895帧数据，帧率为30fps，仅用于训练分割。机器人类型为so_follower，涉及单一任务。数据以parquet文件格式存储，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB。数据集的特征包括：动作数据（6个浮点型关节位置，如肩部平移、肩部升降、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置）、观察状态（与动作相同的6个关节位置）、来自手眼相机和侧面相机的图像观察（视频格式，分辨率为360x640，3通道，编码为av1，无音频），以及时间戳、帧索引、情节索引、索引和任务索引等元数据。这些数据适用于机器人控制算法的训练和评估。This dataset is a robotics control dataset created using the LeRobot tool, specifically designed for robot learning and imitation tasks. It contains 40 complete episodes, with a total of 28,895 frames at a frame rate of 30fps, and is split solely for training. The robot type is so_follower, involving a single task. Data is stored in parquet format, with total data file size of 100MB and video file size of 200MB. The dataset features include: action data (6 floating-point joint positions such as shoulder pan, shoulder lift, elbow flex, wrist flex, wrist roll, and gripper position), observation state (the same 6 joint positions as actions), image observations from hand-eye and side cameras (video format with resolution 360x640, 3 channels, encoded as av1, no audio), and metadata such as timestamp, frame index, episode index, index, and task index. This data is suitable for training and evaluating robot control algorithms.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于LeRobot框架构建，专为机器人模仿学习任务设计。数据源自so_follower型机器人执行单一任务时采集的40个完整回合（episode），共计28,895帧时序信息。每个回合以30帧/秒的速率记录，包含多模态观测数据：两个视角（handeye与side）的360×640像素视频流，采用AV1编码压缩；同时记录6维关节空间状态（肩部、肘部、腕部及夹爪位置）与对应的6维动作指令。数据按1000帧为块进行分片，以Parquet格式存储结构化信息，视频文件独立存放为MP4格式，并统一划分训练集（前40回合）。

使用方法

数据集可通过LeRobot库直接加载，调用`load_dataset`接口并指定`DL_project_box_fail`名称即可自动解析Parquet与视频文件。用户可按回合索引遍历数据，获取`observation.state`（关节状态）、`observation.images`（视觉观测）及`action`（动作指令）等键值对。由于所有回合均标注为训练集且无验证/测试划分，建议用户在40个回合中自行分配80%用于模型训练，20%用于性能评估。数据处理时需注意同步视频帧与状态序列的时间戳对齐，以便构建精确的观测-动作对进行行为克隆或强化学习训练。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，数据驱动的模仿学习已成为实现复杂操作技能的关键范式，然而高质量、结构化的演示数据集仍属稀缺资源。DL_project_box_fail数据集由Hugging Face LeRobot社区构建，基于so_follower机器人平台，于近期发布，旨在为机械臂箱体操作任务提供标准化的轨迹与视觉记录。该数据集包含40个完整演示片段，总计超过28000帧的高频观测数据，同步采集六自由度关节状态与双视角RGB视频（手眼相机与侧方相机），为机器人箱体操作中的动作复制与状态估计研究奠定了数据基础。其采用Apache-2.0许可协议开放，有望推动具身智能领域的可复现研究，并促进模仿学习算法在精细化操作场景中的泛化能力评估。

当前挑战

该数据集所针对的领域问题在于，精细箱体操作任务（如抓取、放置、开合）对末端执行器的位姿精度与力反馈要求极高，传统基于模型的规划方法难以适应非结构化环境。构建过程中，研究者需克服多模态数据同步难题：以30帧每秒速率采集的关节状态与两路视频流需精确对齐，AV1视频编码虽提升压缩效率却增加了实时解码的复杂度。此外，40个片段的有效样本量对深度学习模型而言相对有限，且仅单一任务类型限制了跨任务泛化能力的验证。数据采集时，so_follower机器人的物理特性（如腕部柔顺控制带窄）与操作目标的几何多样性，共同构成了数据鲁棒性与任务覆盖度之间的平衡挑战。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习与操作领域，DL_project_box_fail数据集专注于记录机械臂在执行箱体推拉任务时的失败案例。该数据集包含40个片段，总计约28895帧的高频时序数据，涵盖6自由度关节状态、末端执行器动作以及双视角视觉影像（手眼相机与侧方相机）。经典应用场景包括训练模仿学习或强化学习模型，使其能够从失败轨迹中汲取教训，学习鲁棒的操作策略，尤其在面对箱体滑动、对位偏差等常见失败模式时，模型可借助此数据集进行逆强化学习或离线策略优化，从而提升任务成功率。

解决学术问题

该数据集精准回应了机器人操作中‘失败学习’这一学术挑战。传统机器人数据集多集中于成功示范，而失败样本的稀缺限制了模型对错误边界的认知与泛化能力。DL_project_box_fail通过系统化采集箱体推拉操作中的失败实例，为研究错误恢复机制、安全约束下的策略学习以及因果推理提供关键数据支撑。其意义在于推动学术界从单纯模仿成功转向理解失败，进而在机器人技能习得、容错控制与自适应规划等领域催生更健壮的理论框架与算法评估标准。

实际应用

实际应用中，该数据集可赋能工业与物流场景中的智能分拣与物料搬运系统。例如，在自动化仓库中，机械臂执行箱体码垛或推送时，常因货物重心偏移、表面摩擦不均等非理想条件导致任务中断。基于此数据集训练的模型可实时识别失败前兆并动态调整抓取姿态与推力曲线，实现零接触故障恢复。此外，在家庭服务机器人领域，它也能辅助机器人学习如何处理因桌面不平或物体摆放不当引发的操作失败，提升长期自主运行的可靠性。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于机器人遥操作与模仿学习的前沿领域，特别是结合LeRobot框架下的SO-Follower机器人平台。包含40个演示片段、约2.9万帧的六自由度动作与状态数据，以及双视角高清视频流，为细粒度机器人技能学习提供了结构化资源。当前研究热点集中于利用此类多模态数据集（融合动作轨迹、关节状态与视觉观测）训练端到端的模仿学习模型，以提升机器人对复杂任务的泛化能力与鲁棒性。在具身智能持续升温的背景下，该数据集为探索少样本学习、跨任务迁移及安全交互等关键议题奠定了数据基石，有望推动机器人从受控环境迈向真实场景的自主操作。