IS_cube_grasping_06_pi_low_200

该数据集是一个用于机器人技术研究的开源数据集，采用Apache-2.0许可证发布。数据集由LeRobot项目创建，主要包含机器人操作任务的相关数据。数据集结构包括200个episodes，总计7624帧数据，分为1个任务。数据以parquet文件格式存储，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，帧率为20fps。数据集包含多种特征字段，如观察图像（256x256x3）、观察状态（8维浮点数）、动作（7维浮点数）、原始动作（8维浮点数）等。此外，还包括时间戳、帧索引、episode索引等元数据字段。数据集适用于机器人控制、强化学习等研究任务。

原始信息汇总

IS_cube_grasping_06_pi_low_200 数据集概述

基本信息

• 许可证： Apache-2.0
• 任务类别： 机器人学
• 创建工具： LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
• 标签： LeRobot, libero, panda, isaacsim, PIB

数据集结构

• 总任务数： 1
• 总情节数： 200
• 总帧数： 7624
• 数据块大小： 1000
• 数据文件大小： 100 MB
• 视频文件大小： 200 MB
• 帧率： 20 FPS
• 拆分： 训练集 (0:200)
• 代码库版本： v3.0
• 机器人类型： panda
• 数据文件路径模式： data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径： 无

数据特征

• observation.images.image： 图像数据，形状为 [256, 256, 3]，数据类型为图像。
• observation.state： 状态观测，形状为 [8]，数据类型为 float32，表示 x, y, z, r, p, y, left_finger, right_finger。
• action： 动作，形状为 [7]，数据类型为 float32，表示 x, y, z, roll, pitch, yaw, gripper。
• raw_action： 原始动作，形状为 [8]，数据类型为 float32，表示 x, y, z, rx, ry, rz, rw。
• timestamp： 时间戳，形状为 [1]，数据类型为 float32。
• frame_index： 帧索引，形状为 [1]，数据类型为 int64。
• episode_index： 情节索引，形状为 [1]，数据类型为 int64。
• index： 索引，形状为 [1]，数据类型为 int64。
• task_index： 任务索引，形状为 [1]，数据类型为 int64。
• observation.direct_obs： 直接观测，形状为 [24]，数据类型为 float32。
• observation.privileged_obs： 特权观测，形状为 [136]，数据类型为 float32。
• observation.latent_encoding： 潜在编码，形状为 [10]，数据类型为 float32。

引用信息

• 主页： 暂无
• 论文： 暂无
• BibTeX 引用： 暂无

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，高质量的数据集对于推动模仿学习与强化学习算法的进步至关重要。IS_cube_grasping_06_pi_low_200数据集依托LeRobot框架，在Isaac Sim仿真环境中构建而成。其核心构建过程涉及控制Panda机械臂执行单一的立方体抓取任务，通过程序化方式采集了总计200条完整的操作轨迹。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每条轨迹均系统性地记录了包括高分辨率视觉图像、机械臂状态、动作指令以及丰富的观测特征在内的多模态时序信息，为算法训练提供了结构化的仿真交互序列。

特点

该数据集在机器人学习领域展现出鲜明的技术特征。其数据模态极为丰富，不仅包含分辨率为256x256的三通道视觉图像，还整合了机械臂的关节状态、末端执行器动作以及原始动作指令。尤为突出的是，数据集提供了直接观测、特权观测与潜在编码三类高维特征向量，这些特征深刻表征了环境的动态与任务语义。数据规模适中，涵盖7624个时间步，以20帧每秒的速率采集，确保了动作的连续性与平滑性，为端到端策略学习与表征学习模型提供了多层次的输入信息。

使用方法

研究人员可利用该数据集进行机器人操作策略的离线训练与评估。典型的使用流程始于通过LeRobot库或兼容的数据加载器读取Parquet格式的分块数据，从而便捷地访问按时间步组织的观测-动作对。数据集适用于训练视觉-动作映射模型、行为克隆算法或作为离线强化学习的经验回放池。得益于其清晰的结构定义，用户可灵活提取图像、状态或各类特征向量作为模型输入，并将记录的动作用于监督信号或价值估计，进而系统性地验证策略在仿真抓取任务上的泛化性能与学习效率。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作领域，模仿学习与强化学习的研究亟需高质量、结构化的真实世界交互数据以推动算法进步。IS_cube_grasping_06_pi_low_200数据集应运而生，它由Hugging Face的LeRobot项目团队利用Isaac Sim仿真环境与Panda机器人平台构建，专注于立方体抓取这一基础且具代表性的操作任务。该数据集收录了200条完整交互轨迹，包含图像观测、机器人状态与动作序列等多模态特征，旨在为机器人灵巧操作提供可复现的基准数据，助力于策略泛化与模拟到真实迁移等核心问题的探索。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人抓取操作中因环境复杂性、物体姿态多样性及机械约束所导致的策略泛化难题。构建过程中，团队面临多重挑战：需在仿真环境中精准建模物理交互以生成逼真数据，同时确保数据格式的统一性与大规模存储的高效性；此外，设计涵盖状态、图像及潜在编码等多层次观测特征，以支撑端到端策略学习，亦对数据结构的规划提出了较高要求。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，IS_cube_grasping_06_pi_low_200数据集为端到端模仿学习提供了关键支持。该数据集通过Franka Panda机械臂在Isaac Sim仿真环境中执行立方体抓取任务，记录了高维视觉观测与精确动作轨迹。研究者可基于此数据集训练深度神经网络，使机器人从图像输入直接预测控制指令，实现从感知到执行的闭环学习。

实际应用

在工业自动化场景中，该数据集可直接指导机械臂抓取系统的开发。基于仿真数据训练的模型可部署于分拣、装配等流水线作业，降低传统编程的复杂度。数据集包含的抓取轨迹与多视角观测为机器人适应不同物体姿态、光照变化提供了学习范本，显著提升了柔性制造场景中抓取任务的泛化能力与部署效率。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作主要集中在视觉运动策略学习领域。例如基于Transformer的序列建模方法利用其时空轨迹数据预测连续动作；对比学习框架通过潜在编码特征提升策略的泛化性；部分研究结合特权观测信息探索分层强化学习架构。这些工作共同推动了以数据驱动的机器人操作范式从仿真向现实场景的演进。