kunhsiang/eval_exp9_sc1var_grasp_the_red_box_20260528-181239

该数据集是一个用于机器人学任务的数据集，由LeRobot工具创建。数据集包含一个名为eval_exp9_sc1var_grasp_the_red_box_20260528-181239的配置，专注于抓取红色盒子的评估实验。数据集结构包括：动作数据（6个浮点型关节位置，如肩部平移、肩部提升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置）、观测状态（与动作相同的关节位置）、以及来自三个视角的图像视频观测（前视、顶视和夹爪视角），每个视频分辨率为480x640，帧率为30fps，使用AV1编解码器。此外，还包含时间戳、帧索引、episode索引、任务索引等元数据。数据集总共有1个episode、2568帧、1个任务，数据以parquet文件格式存储，视频以mp4格式存储，总数据大小约为100MB，视频大小约为200MB。数据集适用于机器人控制、视觉感知和强化学习研究。This dataset is designed for robotics tasks and was created using the LeRobot tool. It includes a configuration named eval_exp9_sc1var_grasp_the_red_box_20260528-181239, focusing on an evaluation experiment for grasping a red box. The dataset structure comprises: action data (6 floating-point joint positions, such as shoulder pan, shoulder lift, elbow flex, wrist flex, wrist roll, and gripper positions), observation state (same joint positions as actions), and image video observations from three perspectives (front, top, and gripper views), each with a resolution of 480x640, a frame rate of 30fps, and using the AV1 codec. Additionally, it includes metadata such as timestamp, frame index, episode index, and task index. The dataset contains a total of 1 episode, 2568 frames, and 1 task, with data stored in parquet files and videos in mp4 format. The total data size is approximately 100MB, and video size is about 200MB. This dataset is suitable for research in robot control, visual perception, and reinforcement learning.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集依托于LeRobot框架构建，聚焦于机器人抓取红色物体的单一任务场景。数据采集自so_follower型机器人，通过录制的2568帧连续轨迹，完整记录了一次从初始状态到成功抓取的操作流程。数据以parquet格式存储，并辅以AV1编码的视频文件，涵盖前视、顶视及夹爪视角的多模态视觉信息。机器人的6维动作空间与观测状态（包含肩部、肘部、腕部及夹爪的位置信息）以32位浮点数形式精确对应，确保了运动学特征的完整保留。

特点

该数据集具备高度专一性与结构完整性，其显著特点在于对单一变量控制场景的精准刻画。仅包含1个任务和1个实验回放，却拥有2568帧高密度采样，体现了对特定动作细节的深入捕捉。多视角视频（前、顶、夹爪）与机器人状态数据的同步对齐，为模仿学习提供了丰富的时空上下文。采用Apache-2.0许可协议发布，遵循LeRobot标准格式，便于研究者直接用于策略训练与评估。

使用方法

研究者可通过LeRobot库直接加载此数据集，利用其内置的‘visualize_dataset’可视化工具预览视频与动作序列。数据已按训练集划分（比例为0:1），适用于端到端的模仿学习算法开发。使用时需注意其单集数据特性，可通过解析parquet文件中的action与observation.state字段进行策略建模。结合多视角图像数据，模型可学习从感知到动作的映射关系，特别适合验证抓取任务中泛化性基准测试。

背景与挑战

背景概述

该数据集由研究者kunhsiang于2026年5月28日创建，依托于LeRobot框架，旨在解决机器人灵巧操控任务中的核心问题——从视觉感知到动作执行的端到端学习。数据集聚焦于单一场景变量下抓取红色方块这一具体任务，通过so_follower机器人采集了单条轨迹、共2568帧的多模态数据，包含6维关节动作指令与来自前视、顶视及夹爪视角的高清视频流。作为机器人领域仿真与物理环境迁移研究的基础资源，该数据集为验证视觉-运动控制策略的泛化能力与可复现性提供了标准化评测基准，尤其适用于模仿学习与强化学习范式的交叉探索。

当前挑战

领域层面，该数据集所解决的挑战在于：机器人抓取任务中视觉感知与运动控制的耦合关系复杂，环境光照、背景干扰及目标物体位置波动均可能导致策略失效；同时，从仿真到现实部署时，机器人动力学模型与传感器噪声的差异会引发迁移性能劣化。构建过程中，采集单条轨迹的2568帧数据需确保动作序列的平滑性与一致性，避免因机器人运动抖振或视觉遮挡引入异常样本；此外，多摄像头视角的同步录制、高帧率视频编码（AV1）以及Parquet格式的高效存储，对数据采集系统的实时性与存储带宽提出了严苛要求。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习与模仿学习领域，eval_exp9_sc1var_grasp_the_red_box_20260528-181239数据集被广泛用作单任务、单变量控制的基准测试集。该数据集聚焦于一个精准的抓取任务——让机械臂抓取一个红色盒子，采集了2568帧连续的机器人动作与观测数据，涵盖6自由度的关节位置、速度指令以及多视角视觉图像。其典型使用方式是通过模仿学习算法（如行为克隆或扩散策略）训练机器人策略，使模型从示范中学习如何将视觉输入映射到连续动作序列，进而实现自主抓取。由于数据规模适中且任务明确，它尤为适合评估算法在小样本、高精度操作场景下的表现。

衍生相关工作

基于该数据集，学术界与工业界衍生了一系列具有影响力的工作。LeRobot框架本身围绕此数据形式构建了标准化的训练与评估流水线，催生了如扩散策略（Diffusion Policy）在抓取任务中的验证研究。此外，研究者利用其多视角视频数据探索了视觉表征学习（如基于掩模的自监督预训练）对机器人策略的迁移增益。该数据集的单一任务特性也激励了少样本与元学习方法的研发，例如通过在学习如何抓取红盒的过程中引入任务参数化，进而推广到抓取其他颜色或形状的物体。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于机器人操控领域中的精细抓取任务，以“抓取红色盒子”为具体场景，采集了单次演示轨迹，包含2568帧高频状态与视觉信息。其前沿研究方向体现在：利用LeRobot框架构建标准化、轻量级的机器人模仿学习基线，结合多视角视觉输入（前置、顶部、夹爪相机）与六维关节动作空间，为零样本或少样本的视觉运动策略迁移提供数据基础。该数据集与具身智能领域的热点事件紧密相连——在机器人基础模型与数据驱动范式兴起的背景下，此类高保真、任务导向的演示数据正成为连接仿真与真实世界部署的关键桥梁。其意义在于推动从单一任务示范到通用操作技能泛化的学术探索，为机器人学习社区提供了一个可复现、可扩展的基准评估单元。