KS325/open-upper-drawer-r2-emp-train-spare

该数据集是使用LeRobot创建的机器人学数据集，专注于上层抽屉打开任务。数据集包含14个episodes，总计10013帧，数据以parquet格式存储，并附带视频文件。特征包括动作（6个关节位置：shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos）、观察状态（同样为6个关节位置）、来自两个摄像头（camera1和camera2）的图像观察（分辨率480x640，3通道，30fps），以及时间戳、帧索引、episode索引等元数据。数据集适用于机器人控制和学习任务，特别是基于视觉和状态信息的模仿学习或强化学习。This dataset is a robotics dataset created using LeRobot, focusing on the task of opening an upper drawer. It includes 14 episodes with a total of 10013 frames, stored in parquet format along with video files. Features consist of actions (6 joint positions: shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos), observation states (same 6 joint positions), image observations from two cameras (camera1 and camera2, with resolution 480x640, 3 channels, 30fps), and metadata such as timestamp, frame index, episode index, etc. The dataset is suitable for robotics control and learning tasks, particularly for imitation learning or reinforcement learning based on visual and state information.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集依托LeRobot框架构建，面向机器人操作技能学习场景，采用遥操作或程序化控制方式采集真实机器人执行上层抽屉开启任务的轨迹数据。数据采集过程中，操作者操控so_follower机械臂完成单一任务，同步记录六维关节位置、双路视觉观测及时间戳等多模态信息。所获原始数据经LeRobot标准化流程处理后，以分块方式存储为Parquet格式，视频流则编码为AV1格式的MP4文件，最终形成包含14个回合、共计10013帧的规范化数据集。

特点

数据集聚焦于机器人开门或开启抽屉这一典型操作任务，涵盖动作指令、本体感知状态与双视角RGB视频等多模态信息，采样频率达30帧每秒，视觉分辨率均为640×480。其显著特点在于任务单一但回合数适中，便于研究者集中分析特定操作技能的学习效果；数据以分块结构组织，兼顾存储效率与读取便利，且采用Apache-2.0许可协议，为学术研究与工程应用提供开放共享的资源基础。

使用方法

使用者可借助HuggingFace平台提供的可视化工具直接浏览数据集中的视频与轨迹细节，亦可通过LeRobot库加载Parquet文件与对应视频流进行模型训练或策略评估。调用时需依据info.json中定义的路径模板定位数据块与视频文件，并按照动作、观测状态及图像等特征字段解析多模态输入。该数据集适用于模仿学习、行为克隆等机器人操作策略研究，亦可作为基准测试集验证算法在精细操作任务中的表现。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，高质量、标准化的操作数据集是推动算法进步的关键基础设施。open-upper-drawer-r2-emp-train-spare数据集依托HuggingFace LeRobot框架构建，聚焦于机器人操作任务中的抽屉开合场景，于2024年前后发布，体现了社区驱动、开放共享的机器人数据趋势。该数据集由KS325维护，包含14个训练回合、10013帧、30fps采样率，使用so_follower机器人采集6维关节位置与双视角视觉观测，为机器人模仿学习与技能泛化提供了细粒度、结构化的数据支撑，对具身智能领域的数据标准化具有示范意义。

当前挑战

该数据集所应对的领域问题在于机器人从多模态观测中学习精细操作技能，尤其是涉及抽屉开启这类需要力觉与视觉协同的任务，其难点在于动作序列的时序依赖、接触状态感知以及环境泛化。构建过程中则面临数据采集的一致性与多样性平衡，包括不同光照、抽屉物理特性差异、操作者示教风格变化等因素，同时需确保视频编码、帧对齐与元数据标注的规范性。样本量有限也增加了模型泛化难度，对数据增广与仿真迁移提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，尤其是灵巧操作与示教学习研究中，该数据集充当了视觉-运动策略训练的基石。其经典使用场景聚焦于模仿学习范式，研究者借助14个回合、逾万帧的同步视觉与本体感知数据，训练机械臂完成开启上层抽屉这一精细任务。通过双路摄像头提供的丰富视觉信息与六自由度关节位置及夹爪状态，模型得以习得从视觉输入到动作序列的映射，进而复现连贯的抓取与拉拽行为。该场景充分体现了以数据驱动方式获取复杂操作技能的典型流程。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生出一系列机器人学习领域的经典工作。基于LeRobot框架，研究者开展了模仿学习算法的基准测试与改进，如行为克隆、扩散策略及视觉-语言-动作模型的微调实验。同时，该数据集启发了对多视角融合、时序动作分割以及低数据量下策略鲁棒性的探究，相关成果常见于机器人学习会议与开源社区，推动了数据驱动的操作技能传承与标准化评测体系的建立。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，高质量示范数据的稀缺性长期制约着精细操作策略的泛化能力。open-upper-drawer-r2-emp-train-spare数据集依托LeRobot框架，聚焦于SO follower机械臂完成上层抽屉开启这一典型接触丰富型任务，提供了14个回合、逾万帧的多视角视觉与本体感知记录，为视觉-动作联合建模提供了细粒度监督信号。当前围绕该数据集的前沿探索集中于利用扩散策略与模仿学习算法，从有限示范中提取可迁移的抽屉开启技能，并借助多相机观测增强策略对遮挡与光照变化的鲁棒性。该工作与具身智能基础模型兴起的背景深度契合，为家庭服务机器人实现日常物体交互提供了可复现的基准，推动了从仿真到真实场景的灵巧操作策略迁移研究。