Objects-Into-Box-0826

Hugging Face2026-08-27 更新2026-08-28 收录

机器人物体抓取放置

机器人学习

数据链接：

https://huggingface.co/datasets/etince11e/Objects-Into-Box-0826 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

该数据集是一个用于机器人操控任务的机器人数据集，基于LeRobot平台创建，采用Apache-2.0许可证。数据集包含70个机器人操作episodes，总计104,003帧，所有帧对应单一任务类型。机器人类型为'rebot_rs_follower'。数据特征包括：10维动作向量（TCP位置和夹爪位置）、10维观测状态向量、头部摄像头图像（480×640像素，3通道，H.264编码，30fps）、腕部摄像头图像（相同规格）、时间戳、帧索引、episode索引、索引和任务索引。数据以Parquet格式存储结构化数据，视频以MP4格式存储。训练集包含全部70个episodes。该数据集适用于机器人模仿学习、操控策略训练等应用场景。

This dataset is a robot dataset for robot manipulation tasks, created based on the LeRobot platform and licensed under Apache-2.0. It contains 70 robot operation episodes, totaling 104,003 frames, all corresponding to a single task type. The robot type is rebot_rs_follower. Data features include: 10-dimensional action vector (TCP position and gripper position), 10-dimensional observation state vector, head camera images (480×640 pixels, 3 channels, H.264 encoding, 30fps), wrist camera images (same specifications), timestamps, frame indices, episode indices, indices, and task indices. Structured data is stored in Parquet format, and videos are stored in MP4 format. The training set includes all 70 episodes. This dataset is suitable for applications such as robot imitation learning and manipulation policy training.

创建时间：

2026-08-26

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称：Objects-Into-Box-0826
许可证：Apache-2.0
任务类别：机器人学（Robotics）
标签：LeRobot
创建工具：该数据集使用 LeRobot 框架创建

数据集结构

数据格式：Parquet 文件（data/*/*.parquet）
总集数：70 个 episodes
总帧数：104,003 帧
总任务数：1 个任务
数据文件大小：约 100 MB
视频文件大小：约 200 MB
帧率：30 FPS

特征信息

动作（Action）：10 维 float32 向量，包含 TCP 位置（x, y, z）、TCP 姿态（r1-r6）和夹爪位置（gripper.pos）
观察状态（Observation.state）：与动作相同的 10 维 float32 向量
头部摄像头图像（observation.images.head）：480x640x3 视频，H.264 编码，30 FPS
腕部摄像头图像（observation.images.wrist）：480x640x3 视频，H.264 编码，30 FPS
时间戳（timestamp）：float32 类型
帧索引（frame_index）：int64 类型
集数索引（episode_index）：int64 类型
索引（index）：int64 类型
任务索引（task_index）：int64 类型

其他信息

机器人类型：rebot_rs_follower
数据划分：训练集包含全部 70 个 episodes
可视化：可通过 Hugging Face 数据集可视化工具浏览该数据集
引用信息：暂无可用引用（More Information Needed）

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集是为机器人操作任务设计的高质量示范数据集，名为Objects-Into-Box-0826，基于LeRobot框架构建。构建过程严格遵循标准化流程，通过遥操作或自动化策略采集了70个示范回合，总计包含104,003帧数据，覆盖单一任务场景。数据以Parquet格式存储，并伴有H.264编码的视频流，分别记录头戴相机和腕部相机的RGB图像，分辨率为480×640，帧率为30FPS。每一帧均包含完整的机器人状态信息，包括TCP位置、姿态和夹爪开合度，以及时间戳、帧索引等元数据。数据文件按块组织，便于高效加载和流式处理，且所有数据统一采用Apache 2.0许可证发布。

使用方法

该数据集主要面向基于视觉的机器人模仿学习与强化学习研究，尤其适用于训练端到端的操控策略。使用者可借助LeRobot库直接加载数据，其内置的API支持将多模态数据流转换为训练所需的标准格式，例如构建观测-动作对或生成序列数据集。建议采用模仿学习算法如行为克隆或扩散策略，利用观测图像与状态作为输入，预测未来动作序列。数据集的划分已提供，默认将全部70个回合作为训练集，用户可根据需求自行划分验证集。数据文件中包含的episode_index与frame_index字段便于按回合或帧进行索引，而timestamp提供时序信息，可用于时间序列建模。视觉输入亦可被单独提取用于预训练视觉编码器，或与状态信息融合以增强模型的泛化能力。

背景与挑战

背景概述

Objects-Into-Box-0826数据集由HuggingFace社区成员etince11e创建，利用LeRobot框架生成，旨在为机器人操作任务提供高质量的训练数据。该数据集于2024年发布，包含70个episodes，共计104003帧，记录了将物体放入盒子的操作过程，涵盖head和wrist两个视角的视觉图像以及末端执行器位姿和夹爪状态等动作信息。该数据集聚焦于机器人灵巧操作领域，为模仿学习和强化学习算法的训练提供了重要的基准，推动了机器人从感知到动作的端到端学习范式的发展。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要包括两方面：首先，领域问题层面，物体放入盒子的任务涉及精准的抓取、移动和释放操作，对环境变化和物体形状差异敏感，这对模型的泛化能力和鲁棒性提出了较高要求，需要处理复杂的视觉-运动协调问题。其次，数据集构建层面，采集过程需要精确同步多个传感器（如摄像头和力觉传感器），并经过繁琐的校正和标注流程，确保动作和状态数据的一致性；同时，采集环境的可变性和操作任务的多样性限制了数据的覆盖范围，增加了数据规模扩展的难度，进而影响模型训练的全面性和有效性。

常用场景

经典使用场景

Objects-Into-Box-0826数据集是面向机器人操作任务的高质量演示数据集，聚焦于将物体精准放入箱体的基础操作。该场景广泛应用于模仿学习与强化学习领域，是验证机器人感知-动作闭环控制能力的基准任务。数据集包含70个演示片段，总计逾十万帧，以30Hz频率同步采集头戴相机与腕部相机的视觉信息，并记录机械臂末端位姿及夹爪状态，为端到端策略学习提供了丰富的多模态训练样本。借助LeRobot框架，研究者可便捷地利用此数据进行行为克隆、离线强化学习等算法训练，评估模型在精细操控任务中的泛化性能与鲁棒性。

解决学术问题

该数据集解决了机器人学习研究中高质量、标准化操作数据稀缺的问题，为复现和比较不同算法提供了统一基准。其精细的动作注释和同步视觉观测，使得研究能够深入探索视觉-运动协同机制，推动跨具身策略迁移、少样本学习等前沿课题的发展。通过对该数据集的分析，研究者可以系统性地评估模型在复杂接触任务中的表现，从而揭示现有方法在泛化能力、样本效率等方面的不足，为理论创新提供实证支撑。这一数据资产有效促进了机器人学习社区的科学可重复性，加速了从仿真到真实世界部署的转化研究。

实际应用

在实际应用中，该数据集所代表的物体放入箱体任务，是工业分拣、仓储物流、家庭服务等场景中的核心操作环节。基于此数据训练的模型可部署于协作机器人，实现自动化的物品收纳、装配线供料等功能，提升生产效率和灵活性。此外，该数据集的采集规范与动作表示方法可作为企业构建专有数据集的参考模板，帮助开发者快速构建针对特定任务的机器人操作解决方案。其在柔性抓取、避障路径规划等方面的示范效应，也为智能家居、医疗辅助等新兴应用提供了可迁移的技术基础，展现出广阔的商业化前景。

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