primordial-spork/eval_logsplitter_act_single_log_16

---
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=primordial-spork/eval_logsplitter_act_single_log_16">
<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": "logsplitter_follower",
"total_episodes": 1,
"total_frames": 1026,
"total_tasks": 1,
"chunks_size": 1000,
"data_files_size_in_mb": 100,
"video_files_size_in_mb": 200,
"fps": 30,
"splits": {
"train": "0:1"
},
"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",
"logsplitter.vel"
],
"shape": [
7
]
},
"observation.state": {
"dtype": "float32",
"names": [
"shoulder_pan.pos",
"shoulder_lift.pos",
"elbow_flex.pos",
"wrist_flex.pos",
"wrist_roll.pos",
"gripper.pos",
"logsplitter.vel"
],
"shape": [
7
]
},
"observation.images.wrist": {
"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
}
},
"observation.images.side": {
"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

在机器人操作领域，数据集的构建往往依赖于实际物理系统的交互记录。eval_logsplitter_act_single_log_16数据集通过LeRobot平台，采集了单一任务场景下日志分割机器人的操作数据。该数据集以30帧每秒的速率，记录了机器人关节位置、速度以及来自腕部和侧面摄像头的视觉信息，所有数据被结构化存储为Parquet格式文件，并辅以MP4视频文件，确保了时序数据与视觉流的高效对齐与完整性。

特点

该数据集的核心特征在于其多模态数据的深度融合。它不仅包含了机器人七个关节的位置与速度信息，还提供了双视角的高清视频流，每帧图像分辨率达到480x640，编码采用高效的AV1格式。数据以1026帧的连续序列呈现，覆盖了完整的单次任务执行过程，结构上通过分块存储优化了大规模数据的访问效率，为机器人模仿学习与行为分析提供了丰富的时空上下文。

使用方法

研究者可利用该数据集进行机器人策略学习与评估，特别是针对日志分割这类特定操作任务。通过加载Parquet文件，可以便捷地访问动作、状态及时间戳等结构化数据；同时，关联的视频文件允许对视觉观察进行细致分析。数据集已预设训练分割，支持直接用于模型训练，其清晰的字段命名与统一的数据格式降低了预处理复杂度，便于集成到基于PyTorch或TensorFlow的机器学习流程中。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，模仿学习与强化学习的发展亟需高质量、结构化的真实世界交互数据集作为支撑。eval_logsplitter_act_single_log_16数据集应运而生，它由LeRobot项目团队构建，专注于记录特定机器人平台（logsplitter_follower）在单一任务执行过程中的多模态交互数据。该数据集以Apache 2.0许可证发布，其核心研究问题在于如何通过整合关节状态、动作指令及多视角视觉观测，为机器人策略的评估与泛化能力研究提供基准。尽管其具体创建时间与论文信息暂未公开，但作为LeRobot生态系统的一部分，它代表了当前机器人数据收集向标准化、可复现方向演进的重要尝试，对推动端到端机器人控制算法的实证研究具有潜在影响力。

当前挑战

该数据集旨在解决机器人模仿学习中策略评估与泛化的核心挑战，即如何在一个结构化的真实环境交互序列中，精确评估学习到的动作策略在未见场景下的表现。构建过程中的挑战尤为突出：首先，数据采集需同步记录高维度的关节位置、速度动作以及来自腕部和侧方摄像头的高帧率视频流，这对硬件同步与数据存储提出了苛刻要求；其次，确保单一长周期任务（共1026帧）中数据的时间连续性与完整性，避免因传感器噪声或中断导致的信息缺失；最后，将多模态数据高效编码并封装为Parquet格式，同时关联视频文件，以实现大规模数据的高效存取与可视化，这一过程涉及复杂的工程化处理与质量控制。

常用场景

经典使用场景

在机器人控制与模仿学习领域，eval_logsplitter_act_single_log_16数据集被广泛应用于评估和验证机械臂在特定任务中的动作执行能力。该数据集记录了logsplitter_follower型机器人在单一任务中的连续操作轨迹，包含关节位置、速度以及多视角视觉信息，为研究者提供了丰富的时空数据。经典使用场景包括训练端到端的模仿学习模型，通过观察人类或专家演示的动作序列，使机器人能够复现复杂的操作行为，例如在工业环境中执行精准的装配或搬运任务。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生了一系列经典研究工作，主要集中在机器人模仿学习与视觉运动控制领域。例如，基于LeRobot框架开发的算法常利用此类数据进行策略蒸馏与行为克隆，探索从多模态输入中提取有效特征的方法。相关研究进一步推动了时空动作预测模型的发展，为后续大规模机器人数据集（如DAML或RoboNet）的构建提供了技术借鉴，促进了开源机器人社区的协作与创新。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学领域，eval_logsplitter_act_single_log_16数据集作为LeRobot项目的一部分，聚焦于日志分割器跟随机器人的动作与状态记录。该数据集整合了多模态观测信息，包括关节位置、速度以及手腕与侧视角的视频流，为机器人控制与模仿学习提供了丰富的实验基础。前沿研究正探索如何利用此类数据提升机器人在复杂环境中的自主操作能力，特别是在强化学习与视觉-动作映射模型的训练中，数据集的高帧率视频与精确状态标注成为优化策略泛化性的关键。随着开源机器人社区的蓬勃发展，这类标准化数据集促进了算法比较与复现，加速了智能体在真实世界任务中的部署进程，对推动机器人技术的实用化转型具有深远意义。