screwdriver_attach_panel_ls_080125_15_e8

这是一个用于机器人任务的数据集，具体是关于一种名为koch_screwdriver_follower的机器人类型。数据集包含了8个剧集，共1823帧，1个任务，24个视频和1个数据块。数据块的大小为1000，帧率为30。数据集被分割为训练集。数据以Parquet格式存储，并且每个视频都有对应的MP4文件。数据集的特征包括机器人的动作和观察状态，以及从不同角度拍摄的视频。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot
• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: koch_screwdriver_follower

数据集结构

• 总任务数: 1
• 总片段数: 8
• 总帧数: 1823
• 总视频数: 24
• 总数据块数: 1
• 数据块大小: 1000
• 帧率: 30 FPS
• 训练集划分: 0:8

数据路径

• 数据路径: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征描述

动作特征

• 数据类型: float32
• 形状: [6]
• 名称:
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • screwdriver.vel

观测状态特征

• 数据类型: float32
• 形状: [6]
• 名称: 同动作特征

图像观测特征

• 数据类型: video
• 形状: [600, 800, 3]
• 名称:
  • height
  • width
  • channels
• 视频信息:
  • 高度: 600
  • 宽度: 800
  • 编码格式: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: false
  • 帧率: 30 FPS
  • 通道数: 3
  • 是否包含音频: false

其他特征

• 时间戳: float32, 形状 [1]
• 帧索引: int64, 形状 [1]
• 片段索引: int64, 形状 [1]
• 索引: int64, 形状 [1]
• 任务索引: int64, 形状 [1]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务数据采集领域，该数据集通过LeRobot框架系统性地记录了机械臂执行面板螺丝安装任务的动态过程。数据采集依托Koch螺丝刀从动机器人平台，以30Hz帧率同步捕获多视角视觉信息与关节状态数据，涵盖8个完整操作序列共1823帧样本。每个数据样本包含六维关节角度与螺丝刀速度的动作向量，以及螺丝刀视角、侧视角和顶视角的三路高清视频流，所有数据均以Parquet格式进行标准化存储与分块管理。

特点

该数据集的核心特征体现在多模态数据的精密同步与丰富维度，不仅提供六自由度机械臂的精确关节位置与工具速度参数，还同时配备三路800×600分辨率的RGB视频流，全方位覆盖工具操作场景的视觉细节。数据维度设计科学，动作空间与观测空间均采用float32精度存储，视频数据采用AV1编码压缩确保高效存储。特别值得注意的是，该数据集专注于单一工具操作任务，通过高密度采样（30fps）完整呈现螺丝刀与面板交互的动态过程，为模仿学习与行为克隆研究提供高度一致的任务语境。

使用方法

研究者可通过HuggingFace平台获取该数据集的Parquet格式文件，利用标准数据处理管道加载多模态序列。每个数据块包含连续的操作帧序列，可通过episode_index和frame_index进行精确索引。典型使用场景包括端到端机器人策略学习：以三视角图像作为观测输入，预测六维动作输出；或用于视觉-运动对应关系分析。数据集的30fps时间一致性支持时序模型训练，建议按照官方提供的train划分（8个完整episode）进行模型训练与验证，注意处理视频流时应根据meta信息中的编解码参数进行正确解码。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作任务研究领域，精确的工具操控一直是一项核心挑战。screwdriver_attach_panel_ls_080125_15_e8数据集由LeRobot团队基于Apache 2.0许可证创建，专门针对电动螺丝刀装配面板的精细化操作任务。该数据集通过多视角视觉感知与六维动作控制数据的同步采集，记录了机械臂执行螺丝刀操作任务的完整轨迹，为机器人精细操作学习提供了高质量的多模态示范数据。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人精细工具操作中的动作规划与视觉伺服控制难题，其构建过程面临多重挑战。数据采集需协调多摄像头同步录制与高精度关节状态记录，确保时空一致性；动作标注需要精确捕捉螺丝刀的速度控制与位姿调整的微妙变化；此外，有限的任务场景与样本规模对模型的泛化能力提出了更高要求，如何从少量示范中学习稳健的操作策略成为关键挑战。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，该数据集通过多视角视觉反馈和六维动作控制序列，为机器人精细操作任务提供了标准化的训练与评估基准。其核心应用场景聚焦于工业自动化中的螺丝刀装配面板任务，通过记录机械臂关节角度变化与工具速度参数，构建了完整的动作-状态映射关系，为模仿学习与强化学习算法提供了高质量的多模态演示数据。

实际应用

工业生产线上的自动化装配环节是该数据集的直接应用场景，特别适用于电子制造与汽车工业中需要精密螺丝紧固的工艺流程。通过学习和复现数据集中的操作轨迹，机器人系统能够快速适应不同规格的面板装配任务，显著提升生产线的柔性制造能力与操作一致性，降低人工干预需求。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的研究主要集中于多模态模仿学习框架的改进，例如结合视觉动作对应关系的跨模态表征学习方法。部分工作探索了基于时空注意力的操作策略生成模型，另有研究利用该数据集的精细动作序列开发了分层强化学习架构，这些成果显著推动了机器人操作技能的泛化能力提升。