gravta42/Lerobot_place_tube_rack_Rfar_Lcam

---
license: apache-2.0
task_categories:
- robotics
tags:
- LeRobot
configs:
- config_name: default
data_files: data/*/*.parquet
---

This dataset was created using [LeRobot](https://github.com/huggingface/lerobot).

<a class="flex" href="https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=gravta42/Lerobot_place_tube_rack_Rfar_Lcam">
<img class="block dark:hidden" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/badges/resolve/main/visualize-this-dataset-xl.svg"/>
<img class="hidden dark:block" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/badges/resolve/main/visualize-this-dataset-xl-dark.svg"/>
</a>

## Dataset Description

- **Homepage:** [More Information Needed]
- **Paper:** [More Information Needed]
- **License:** apache-2.0

## Dataset Structure

[meta/info.json](meta/info.json):
```json
{
"codebase_version": "v3.0",
"robot_type": "so_follower",
"total_episodes": 16,
"total_frames": 3972,
"total_tasks": 1,
"chunks_size": 1000,
"data_files_size_in_mb": 100,
"video_files_size_in_mb": 200,
"fps": 30,
"splits": {
"train": "0:16"
},
"data_path": "data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet",
"video_path": "videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4",
"features": {
"action": {
"dtype": "float32",
"names": [
"shoulder_pan.pos",
"shoulder_lift.pos",
"elbow_flex.pos",
"wrist_flex.pos",
"wrist_roll.pos",
"gripper.pos"
],
"shape": [
6
]
},
"observation.state": {
"dtype": "float32",
"names": [
"shoulder_pan.pos",
"shoulder_lift.pos",
"elbow_flex.pos",
"wrist_flex.pos",
"wrist_roll.pos",
"gripper.pos"
],
"shape": [
6
]
},
"observation.images.stereo": {
"dtype": "video",
"shape": [
240,
640,
3
],
"names": [
"height",
"width",
"channels"
],
"info": {
"video.height": 240,
"video.width": 640,
"video.codec": "av1",
"video.pix_fmt": "yuv420p",
"video.is_depth_map": false,
"video.fps": 30,
"video.channels": 3,
"has_audio": false
}
},
"observation.images.top_L": {
"dtype": "video",
"shape": [
480,
640,
3
],
"names": [
"height",
"width",
"channels"
],
"info": {
"video.height": 480,
"video.width": 640,
"video.codec": "av1",
"video.pix_fmt": "yuv420p",
"video.is_depth_map": false,
"video.fps": 30,
"video.channels": 3,
"has_audio": false
}
},
"timestamp": {
"dtype": "float32",
"shape": [
1
],
"names": null
},
"frame_index": {
"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
"names": null
},
"episode_index": {
"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
"names": null
},
"index": {
"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
"names": null
},
"task_index": {
"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
"names": null
}
}
}
```

## Citation

**BibTeX:**

```bibtex
[More Information Needed]
```

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务领域，数据集的构建往往依赖于真实环境下的交互记录。Lerobot_place_tube_rack_Rfar_Lcam数据集通过LeRobot平台采集，具体涉及一个名为“so_follower”的机器人类型执行放置试管架任务。数据采集过程以30帧每秒的速率记录，共包含16个完整的情节，总计3972帧。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块约1000帧，同时辅以对应的视频文件，确保了原始交互序列的完整性与时序一致性。

特点

该数据集在机器人学习领域展现出多模态融合的典型特征。其核心包含机器人的关节位置动作与状态观测，均以六维浮点向量表征。视觉观测部分尤为丰富，提供了立体视觉与顶部左视角两种图像流，分辨率分别为240x640和480x640，编码为AV1格式视频，强化了环境感知的立体性与多角度覆盖。数据结构层次清晰，通过时间戳、帧索引与情节索引等元数据，支持对长序列任务进行精细的时序分析与切片处理。

使用方法

针对机器人模仿学习或强化学习研究，该数据集提供了标准化的接入方式。用户可通过HuggingFace平台直接加载数据，利用其预定义的特征键（如action、observation.state、observation.images）访问多模态信息。数据集已统一划分为训练集，涵盖全部16个情节，适合用于策略训练、行为克隆或视觉运动控制模型的开发。研究者可结合LeRobot工具链，对Parquet格式数据进行高效读取与预处理，进而构建端到端的机器人技能学习流程。

背景与挑战

背景概述

Lerobot_place_tube_rack_Rfar_Lcam数据集是机器人学习领域的一项专业资源，专注于机械臂操作任务中的物体放置问题。该数据集由Hugging Face的LeRobot项目团队创建，旨在推动机器人模仿学习与强化学习的研究进展。数据集的核心研究问题在于如何通过多视角视觉观测与关节状态数据，训练机器人精准执行将试管放置于试管架上的复杂操作。其影响力体现在为机器人操作任务提供了高质量的真实世界演示数据，有助于提升模型在动态环境中的泛化能力与决策精度。

当前挑战

该数据集旨在解决机器人操作中精确物体放置的挑战，这要求模型能够理解三维空间关系并执行精细的动作控制。构建过程中的挑战包括数据采集的复杂性，需要同步记录多摄像头视觉流与机器人关节状态，确保时序对齐与数据一致性。此外，数据集规模相对有限，仅包含16个任务片段，可能影响模型训练的泛化性能。数据标注与存储格式的优化也是关键，需平衡高分辨率视频数据与高效访问的需求。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作与视觉感知领域，Lerobot_place_tube_rack_Rfar_Lcam数据集为研究机器人执行精细物体放置任务提供了关键数据支持。该数据集通过记录机械臂在放置试管架过程中的关节位置、图像观测及时间戳信息，典型应用于训练和评估基于模仿学习或强化学习的机器人控制模型。其多视角视觉数据与精确的动作序列，使得研究者能够深入探索机器人在复杂环境下的手眼协调与任务规划能力。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出多项关于机器人模仿学习与视觉运动控制的经典研究工作。例如，利用LeRobot框架进行的策略蒸馏、行为克隆算法优化，以及基于Transformer的多模态序列建模探索。这些工作不仅验证了数据集在训练稳健策略方面的效用，还进一步推动了开源机器人学习生态的发展，为社区提供了可复现的基准与比较平台。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，Lerobot_place_tube_rack_Rfar_Lcam数据集凭借其多模态观测与动作记录，正成为模仿学习与视觉运动策略研究的关键资源。该数据集聚焦于试管架放置任务，整合了立体视觉与顶部摄像头图像，以及六自由度机械臂的关节位置数据，为机器人精细操作提供了丰富的时空信息。前沿研究围绕如何利用此类数据训练端到端策略模型，以提升机器人在非结构化环境中的泛化能力。随着具身智能与通用机器人技术的兴起，这类高质量、任务特定的数据集推动了基于Transformer的视觉语言动作模型发展，助力机器人从演示中学习复杂技能，对实验室自动化与工业装配场景具有深远意义。