ankile/square-01a-ours-mining-shape-beta05-r2-nocf

该数据集使用LeRobot创建，专注于机器人学任务，具体涉及panda机器人。数据集包含100个episodes，总计18082帧，数据以parquet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。特征包括观察状态（如末端执行器位置、姿态和夹爪位置）、环境状态（如螺母相对于末端执行器的位置和姿态）、动作（如末端执行器增量移动和夹爪动作），以及成功标志、干预标志、奖励等元数据。数据集用于训练和评估机器人控制模型，支持单任务场景。This dataset was created using LeRobot and focuses on robotics tasks, specifically involving the panda robot. It contains 100 episodes with a total of 18082 frames, stored in parquet format. The total data file size is 100MB, video file size is 200MB, and the frame rate is 20fps. Features include observation states (such as end-effector position, orientation, and gripper positions), environment states (such as nut position and orientation relative to the end-effector), actions (such as delta end-effector movements and gripper actions), and metadata like success flags, intervention flags, and rewards. The dataset is designed for training and evaluating robot control models in a single-task scenario.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人学习领域，高质量的数据集是推动模仿学习和强化学习算法发展的关键。square-01a-ours-mining-shape-beta05-r2-nocf数据集基于LeRobot框架构建，旨在为机器人操作任务提供标准化训练数据。该数据集采集自Panda机器人平台，共包含100个回合演示，总计18082帧数据，统一以20帧每秒的固定频率记录。数据采用分块存储策略，以Parquet格式组织于多个数据块中，便于高效读取与分布式处理。数据集仅划分训练集，未设置验证集，确保数据完整用于模型学习。

特点

该数据集在特征设计上呈现出高度的结构化与多维性。观测空间包括机器人末端执行器的三维位置、四元数姿态及夹爪开度等9维状态信息，同时融合了操作环境中螺母的位姿等14维环境状态，使模型能够感知物体与机械臂的相对关系。动作空间为7维连续控制信号，涵盖末端执行器的位置增量与旋转增量以及夹爪动作。此外，数据集中额外标注了任务成功标志位、干预标志位、有效性标志位及奖励信号，为评估模型表现与分析数据质量提供了丰富维度。

使用方法

数据集可直接通过Hugging Face的LeRobot库加载使用，默认配置名为'default'，数据文件路径匹配'data/*/*.parquet'模式。用户可基于LeRobot的Dataset接口调用，获取包含观测、动作、奖励等字段的标准化数据流。在模型训练时，建议将观测与环境状态拼接作为输入，动作作为输出进行回归任务训练。数据集支持回合级索引，可通过episode_index字段提取完整演示序列，便于实现行为克隆或离线强化学习算法。对于需要视频信息的场景，当前版本未提供视频文件，用户应仅基于状态和动作数据开展研究。

背景与挑战

背景概述

该数据集由LeRobot社区基于Panda机械臂平台构建，旨在为机器人操作技能学习提供高质量的示范数据。数据集聚焦于螺丝螺帽装配这一精细操作任务，通过100个回合、超过18000帧的遥操作数据，记录了机械臂末端执行器位姿、夹爪状态以及环境物体（如螺母）的完整状态信息。该数据集的核心研究问题在于如何利用人类示教数据驱动机器人学习复杂接触性操作技能，其发布为模仿学习、行为克隆等算法的开发与评估提供了标准化基准，推动了机器人精细操作领域的智能化进程。

当前挑战

所解决的领域问题主要在于机器人精细装配任务中高维状态空间与复杂接触动力学的建模挑战，例如螺丝与螺帽的精确对齐与旋入动作要求模型具备亚毫米级别的控制精度。构建过程中遇到的挑战包括：遥操作数据的噪声与不一致性需要严格的数据清洗与验证流程；单任务数据规模仅100回合，可能导致模型泛化能力不足；环境状态与动作空间的非欧几里得特性（如四元数表示）增加了学习算法的设计难度。此外，缺乏视频模态（video_path: null）限制了多模态感知方法的探索空间。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，该数据集专为模仿学习与强化学习研究设计，尤其适用于高精度灵巧操作任务的算法训练与评估。数据集包含100个完整回合的Franka Emika Panda机械臂操作轨迹，记录了末端执行器位姿、七自由度关节动作以及环境状态（如螺母相对位姿）等多模态信息。研究者可依托其20Hz的高频采样与结构化状态-动作序列，开展行为克隆、逆强化学习或离线策略优化等经典范式的研究，为复现和对比不同算法在精密装配类任务上的性能提供了标准化的基准平台。

解决学术问题

该数据集精准回应了机器人操作领域中数据稀疏性与任务泛化性之间的核心矛盾。通过提供包含螺母抓取与对齐操作的精细轨迹数据，它使学术界得以系统研究状态空间高维耦合、接触动力学建模及长时序动作依赖等难题。其标准化的数据格式与明确的成功/干预标志位，为量化不同算法的样本效率与鲁棒性提供了可复现的度量工具，显著推动了任务导向型机器人学习理论的发展，尤其在低样本条件下策略迁移与因果推理方向产生了深远影响。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出多项经典工作，例如基于扩散策略(diffusion policy)的精密动作生成方法，证明了在低数据量下学习多模态轨迹分布的有效性。多任务元学习框架与离线强化学习算法如IQL和CQL也在此数据上进行了验证，推动了动作表征解耦与奖励稀疏场景下的策略学习。此外，其数据结构被LeRobot社区采纳为基准格式，催生了跨数据集统一预训练与微调协议的研究，为构建通用机器人基础模型奠定了数据基础设施。