home1_grap

该数据集是一个机器人相关数据集，使用LeRobot创建。数据集以parquet文件格式存储，包含视频数据。数据集结构包括动作和观察特征，其中动作特征包含机器人基座速度、升降位置、左右手臂关节位置以及左右夹爪位置等20个浮点型参数。观察特征包含与动作相同的状态参数，以及来自左、右、前三个视角的480x640 RGB图像视频数据。数据集还包含时间戳、帧索引、片段索引等元数据。数据总大小约为300MB（数据文件100MB，视频文件200MB），视频帧率为30fps。该数据集适用于机器人控制、行为学习等研究任务，采用Apache 2.0许可协议。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: home1_grap
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot
• 可视化链接: https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=afddzy/home1_grap

数据详情

• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: home1
• 数据文件格式: Parquet
• 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
• 帧率: 30 FPS
• 数据块大小: 1000
• 数据文件总大小: 100 MB
• 视频文件总大小: 200 MB

数据集统计

• 总情节数: 0
• 总帧数: 0
• 总任务数: 0
• 数据分割: 未提供

数据特征

动作特征

• 数据类型: float32
• 形状: [20]
• 特征名称:
  • base.vel_x
  • base.vel_y
  • base.vel_theta
  • lift.position
  • left_arm.joint_0 至 left_arm.joint_6
  • right_arm.joint_0 至 right_arm.joint_6
  • left_gripper.position
  • right_gripper.position

观测特征

状态观测

• 数据类型: float32
• 形状: [20]
• 特征名称: 与动作特征相同

图像观测

• 左摄像头图像:
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 维度名称: [height, width, channels]
• 右摄像头图像:
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 维度名称: [height, width, channels]
• 前摄像头图像:
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 维度名称: [height, width, channels]

索引特征

• 时间戳: float32, 形状 [1]
• 帧索引: int64, 形状 [1]
• 情节索引: int64, 形状 [1]
• 索引: int64, 形状 [1]
• 任务索引: int64, 形状 [1]

补充信息

• 主页: 未提供
• 论文: 未提供
• 引用格式: 未提供

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，高质量的数据集对于算法训练与验证至关重要。home1_grap数据集依托LeRobot平台构建，采用Apache 2.0开源协议，其数据以Parquet格式存储，并通过分块机制组织，每个数据块包含1000帧记录。数据集整合了机器人状态观测与动作指令，涵盖基座速度、机械臂关节角度及夹爪位置等多维度信息，同时辅以多视角视觉数据，形成结构化的时序序列，为机器人学习任务提供了丰富的原始素材。

特点

该数据集在机器人操作任务中展现出鲜明的技术特色。其核心特征在于同步采集了高维动作空间与多模态观测数据，动作向量包含20个浮点参数，精确控制机器人的移动与操作部件；观测部分则融合了状态向量与三路摄像头视频流，分别捕捉左、右及前向视角，每帧图像分辨率达480x640像素。数据集通过时间戳、帧索引与任务索引等元数据确保时序对齐，支持复杂策略的端到端学习，尤其适用于家庭环境下的机器人抓取与导航研究。

使用方法

针对机器人学习的研究需求，home1_grap数据集提供了清晰的使用路径。用户可通过HuggingFace平台直接访问数据文件，利用Parquet格式高效加载结构化信息；数据集配套的可视化工具支持在线浏览视频与状态序列，便于直观分析任务执行过程。在算法开发中，研究者可依据帧索引与任务索引提取特定片段，结合动作与观测特征训练控制模型，或利用多视角视觉数据强化感知模块，从而推动家庭服务机器人在真实场景中的自适应能力提升。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，家庭服务机器人的自主操作能力是推动其实际应用的核心。Home1_Grap数据集由HuggingFace的LeRobot项目创建，专注于Home1型双臂移动机器人在家庭环境中的抓取任务。该数据集整合了多视角视觉观测与高维关节动作数据，旨在为模仿学习与强化学习算法提供真实世界的交互轨迹。其结构化设计支持端到端策略训练，为解决机器人灵巧操作中的感知-动作映射难题提供了关键资源，对推动家庭服务机器人的智能化发展具有重要价值。

当前挑战

该数据集致力于解决家庭环境中机器人自主抓取任务的泛化性与鲁棒性挑战，其核心在于如何从多模态数据中学习可迁移的操作策略。构建过程中面临多重困难：真实家庭场景的复杂性与动态变化要求数据采集具备高度的环境多样性；多传感器数据的精确同步与对齐是确保数据质量的技术瓶颈；大规模高维动作空间与视觉数据的存储与处理对计算基础设施提出了严峻考验；此外，标注长时序交互轨迹中的有效技能片段亦需要高效的自动化工具支持。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，home1_grap数据集为家庭环境中的双臂机器人操作任务提供了丰富的多模态数据。该数据集通过记录机器人执行抓取动作时的状态、动作及多视角视觉信息，成为训练和评估模仿学习与强化学习算法的经典资源。研究者利用其结构化的动作序列和同步的视觉观测，能够构建端到端的控制模型，模拟真实世界中的物体交互过程，从而推动机器人自主操作能力的提升。

实际应用

在实际部署中，home1_grap数据集能够指导服务机器人完成日常家居任务，如物品抓取、整理与搬运。基于该数据训练的模型可赋能机器人在复杂非结构化环境中实现鲁棒操作，提升家庭助手机器人的实用性与适应性。此外，数据集支持机器人系统的快速原型开发，为工业自动化与物流分拣等场景提供了可迁移的技术参考。

衍生相关工作

围绕home1_grap数据集，学术界衍生了一系列专注于机器人模仿学习与视觉运动控制的研究。例如，基于其多视角视频与动作序列，研究者开发了端到端的视觉伺服模型，实现了精细操作任务的泛化。同时，该数据集也促进了离线强化学习与行为克隆方法的比较与优化，为机器人学习社区提供了可复现的实验基础，并推动了LeRobot等开源框架的生态扩展。