RLBench-PutRubbishInBin-euler-relative

RLBench是一个机器人强化学习数据集，包含500个剧集，共77242帧，1个任务，2500个视频。数据集由Franka机器人执行任务PutRubbishInBin（使用欧拉表示的相对动作）生成。数据集分为训练集，包含所有剧集。数据集的特征包括机械臂末端位置、姿态和夹持器状态的动作信息，以及不同视角的彩色图像。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称：put_rubbish_in_bin_euler_relative
• 许可证：MIT
• 任务类别：机器人技术、强化学习
• 语言：英语
• 标签：机器人、强化学习、rlbench、lerobot、vla、视觉-语言-动作
• 正式名称：RLBench - Task PutRubbishInBin (relative actions in Euler representation)

数据统计

• 总任务数：1
• 总剧集数：500
• 总帧数：77242
• 总视频数：2500
• 总块数：1
• 块大小：1000
• 帧率：10 fps
• 训练集分割：0:500

特征描述

观察状态

• 数据类型：float32
• 形状：[8]
• 名称：x, y, z, qx, qy, qz, qw, gripper
• 描述：末端执行器位置(x,y,z)、方向(qx,qy,qz,qw)和夹爪状态(0.0关闭，1.0打开)

动作

• 数据类型：float32
• 形状：[7]
• 名称：x, y, z, roll, pitch, yaw, gripper
• 描述：每个步骤应用的动作，采用欧拉表示法+夹爪(0.0关闭，1.0打开)

图像观察

• 左肩RGB：256x256x3视频，10fps
• 右肩RGB：256x256x3视频，10fps
• 前视RGB：256x256x3视频，10fps
• 腕部RGB：256x256x3视频，10fps
• 俯视RGB：256x256x3视频，10fps

元数据

• 时间戳：float32，形状[1]
• 帧索引：int64，形状[1]
• 剧集索引：int64，形状[1]
• 索引：int64，形状[1]
• 任务索引：int64，形状[1]

技术信息

• 代码库版本：v2.1
• 机器人类型：franka
• 数据路径：data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径：videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人学习领域，RLBench-PutRubbishInBin-euler-relative数据集通过RLBench仿真环境生成，采用Franka机器人执行垃圾投放任务。数据采集过程包含500个完整回合，总计77242帧动作序列，以10fps的采样频率记录。每个回合被分割为1000帧的块状结构，存储为Parquet格式，确保数据的高效存取与处理。

使用方法

研究者可通过LeRobot v2.1框架加载数据集，利用parquet文件读取动作序列与状态观测。多视角视频数据适用于行为克隆、强化学习或视觉语言动作模型训练。帧索引机制支持时序分析，欧拉角动作表示可直接应用于机器人控制策略的端到端学习。

背景与挑战

背景概述

机器人操作任务数据集RLBench-PutRubbishInBin-euler-relative由RLBench研究团队开发，基于LeRobot v2.1框架构建，专注于强化学习与视觉语言动作（VLA）融合领域。该数据集采用Franka机器人平台，记录了500个完整操作序列，涵盖末端执行器位姿、多视角视觉观测及欧拉角表示的动作指令，旨在推动机器人精细操作与高层语义理解的协同研究。其构建体现了多模态数据融合的技术趋势，为具身智能与自动化系统提供了关键基准。

当前挑战

该数据集核心挑战在于解决机器人精细操作中的时空协调与多模态感知问题，需精准控制机械臂轨迹与抓取动作的同步性。构建过程中面临多传感器数据对齐、高维动作空间采样效率、以及真实物理交互中的动力学不确定性等难题。此外，欧拉角表示带来的万向节锁问题与视觉观测视角多样性要求进一步增加了数据一致性与算法泛化能力的挑战。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，该数据集通过模拟真实环境中的垃圾投放任务，为强化学习算法提供了丰富的训练样本。其多视角视觉观测与欧拉角表示的动作空间相结合，使得研究者能够开发出精确控制机械臂末端执行器的智能体，实现从视觉感知到动作执行的端到端学习。

解决学术问题

该数据集有效解决了视觉-语言-动作协同建模中的样本效率问题，为研究高维状态空间下的策略学习提供了标准基准。通过提供结构化动作表示和多模态观测数据，它显著降低了机器人操作任务的学习难度，推动了模仿学习与强化学习在复杂操作任务中的融合创新。

实际应用

在家庭服务机器人领域，该数据集支撑了自动化家务系统的开发，特别是垃圾清理与物品整理功能的实现。基于此类数据训练的模型可部署于实际机器人平台，完成环境感知、物体抓取和精准投放等系列任务，为智能家居系统提供核心操作能力。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作任务领域，RLBench-PutRubbishInBin数据集正推动视觉-语言-动作（VLA）范式的深入研究。该数据集通过欧拉角相对动作表征与多视角视觉观测的融合，为模仿学习与强化学习算法提供了高维度训练素材。当前研究热点集中于跨模态表征学习，旨在提升机械臂在动态环境中执行复杂操作任务的泛化能力。随着家庭服务机器人需求的增长，此类数据集对实现精细化物体操作具有重要价值，为具身智能系统在真实世界的应用奠定了数据基础。