gravta42/Lerobot_place_tube_rack_Lfar_Rcam

---
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=gravta42/Lerobot_place_tube_rack_Lfar_Rcam">
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## 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": "so_follower",
"total_episodes": 17,
"total_frames": 4204,
"total_tasks": 1,
"chunks_size": 1000,
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},
"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": {
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"elbow_flex.pos",
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"gripper.pos"
],
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6
]
},
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"dtype": "float32",
"names": [
"shoulder_pan.pos",
"shoulder_lift.pos",
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"wrist_flex.pos",
"wrist_roll.pos",
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],
"shape": [
6
]
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3
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3
],
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1
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"dtype": "int64",
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],
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}
}
}
```

## Citation

**BibTeX:**

```bibtex
[More Information Needed]
```

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务的数据收集中，Lerobot_place_tube_rack_Lfar_Rcam数据集依托LeRobot平台构建，专注于机械臂执行管架放置的特定场景。该数据集通过记录17个完整任务片段，累计4204帧数据，以30帧每秒的速率采集，数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块约1000帧，确保了高效的数据管理与访问。构建过程中，系统同步捕获了机械臂的六维关节位置作为动作与状态观测，并整合了立体视觉与顶部右摄像头的视频流，为机器人学习提供了多模态的交互记录。

特点

该数据集在机器人操作领域展现出鲜明的多模态特性，不仅包含了机械臂肩部、肘部、腕部及夹爪的精确位置信息，还提供了双视角视觉数据：立体摄像头以240x640分辨率捕捉环境，顶部右摄像头则以480x640分辨率提供俯视视角。所有视频均采用AV1编码，以YUV420p格式存储，确保了视觉数据的质量与压缩效率。数据集结构清晰，通过帧索引、片段索引等元数据实现了时序与任务维度的完整标注，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的训练素材。

使用方法

利用该数据集进行机器人技能学习时，研究者可通过LeRobot工具链直接加载Parquet格式的数据文件，便捷地访问动作、状态及图像序列。数据按训练划分全部可用，支持从原始视频流或预处理特征中提取信息，适用于行为克隆、视觉伺服等算法的训练与验证。在实际应用中，用户可依据帧索引重建任务执行过程，结合多视角视觉观测与关节控制信号，建模机械臂在复杂环境中的操作策略，推动机器人自主操作能力的进步。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作与视觉感知领域，高质量的数据集对于推动模仿学习与强化学习算法的发展至关重要。Lerobot_place_tube_rack_Lfar_Rcam数据集由HuggingFace旗下的LeRobot项目团队创建，旨在为机器人执行精细物体放置任务提供真实世界的多模态演示数据。该数据集聚焦于机械臂将试管精确放置于试管架的操作场景，通过集成立体视觉与顶部摄像头视角，捕捉了关节位置、图像序列及时间戳等多维度信息。其构建依托于开源机器人平台，体现了当前机器人学习研究中对可复现、标准化数据资源的迫切需求，为算法在复杂环境中的泛化能力评估提供了重要基准。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人操作中基于视觉的精细物体放置问题，其核心挑战在于如何从高维视觉输入中提取有效特征以指导精确的动作生成，尤其是在存在遮挡、光照变化及物体姿态多样性的现实场景中。在构建过程中，数据采集面临诸多困难：确保多摄像头视角的时空同步性、处理大规模视频数据的高效存储与压缩，以及维持机械臂动作轨迹的平滑性与一致性。此外，数据集的规模相对有限，仅包含17个完整操作序列，可能制约了深度学习模型对任务复杂性的充分学习，从而对算法的样本效率与鲁棒性提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，Lerobot_place_tube_rack_Lfar_Rcam数据集为机械臂的精确放置任务提供了丰富的多模态数据。该数据集通过记录机械臂在远距离左视角与右侧摄像头协同下的操作过程，捕捉了关节位置、立体视觉图像及时间戳等信息，为模仿学习与强化学习算法的训练与验证奠定了数据基础。研究人员可借助该数据集构建端到端的控制模型，使机器人能够学习如何将试管架准确放置到指定位置，从而提升其在复杂环境中的自主操作能力。

解决学术问题

该数据集主要解决了机器人学中模仿学习与视觉运动策略学习的若干关键问题。通过提供高维度的视觉观测与精确的动作序列对应关系，它有助于克服传统方法在从视觉输入到连续动作映射中的样本效率低下难题。数据集的结构化设计支持对多视角视觉信息的融合研究，促进了跨模态表示学习的发展，为机器人理解三维空间与执行精细操作提供了可重复的实验平台，推动了具身智能在真实场景中的落地进程。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出一系列专注于机器人模仿学习与多模态策略优化的经典研究工作。例如，基于LeRobot框架的后续研究利用此类数据开发了高效的视觉运动策略网络，实现了从视觉输入到关节控制的端到端学习。这些工作进一步探索了数据增强、跨任务迁移以及少样本学习等技术，提升了模型在类似放置任务上的泛化能力，并为开源机器人社区提供了可复现的基准，持续推动着机器人操作技术的进步。