bin_0324_dualArm_singleObj_2

该数据集由LeRobot项目创建，专注于机器人技术领域，特别是双机械臂单物体操作任务。数据集包含58个完整的情节（episodes），共计17,805帧数据，数据总量为100MB的Parquet文件和200MB的视频文件。数据采集频率为15帧每秒。数据集结构包括动作数据（16维浮点数组，分别对应左右机械臂和夹爪的状态）、观测数据（包括机械臂状态和来自前、左、右三个视角的480p/640p视频图像）以及时间戳、帧索引等元数据。所有数据均以分块形式存储，每块约1000帧。该数据集适用于机器人控制、行为克隆、强化学习等研究任务，采用Apache 2.0许可协议。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: bin_0324_dualArm_singleObj_2
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
• 许可证: Apache 2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集规模与结构

• 总情节数: 58
• 总帧数: 17805
• 总任务数: 1
• 数据块大小: 1000
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 帧率: 15 FPS
• 数据分割: 全部数据（第0至58个情节）用于训练
• 数据文件路径模式: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径模式: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: rby1

数据特征

动作

• 数据类型: float32
• 形状: [16]
• 名称: right_arm_0 至 right_arm_6, left_arm_0 至 left_arm_6, right_gripper_0, left_gripper_0

观测状态

• 数据类型: float32
• 形状: [16]
• 名称: right_arm_0 至 right_arm_6, left_arm_0 至 left_arm_6, right_gripper_0, left_gripper_0

观测图像（前视）

• 数据类型: 视频
• 形状: [480, 640, 3] (高度, 宽度, 通道)
• 视频信息:
  • 高度: 480
  • 宽度: 640
  • 编码: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: 否
  • 帧率: 15
  • 通道: 3
  • 包含音频: 否

观测图像（右侧）

• 数据类型: 视频
• 形状: [640, 480, 3] (高度, 宽度, 通道)
• 视频信息:
  • 高度: 640
  • 宽度: 480
  • 编码: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: 否
  • 帧率: 15
  • 通道: 3
  • 包含音频: 否

观测图像（左侧）

• 数据类型: 视频
• 形状: [640, 480, 3] (高度, 宽度, 通道)
• 视频信息:
  • 高度: 640
  • 宽度: 480
  • 编码: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: 否
  • 帧率: 15
  • 通道: 3
  • 包含音频: 否

其他特征

• 时间戳: 数据类型 float32，形状 [1]
• 帧索引: 数据类型 int64，形状 [1]
• 情节索引: 数据类型 int64，形状 [1]
• 索引: 数据类型 int64，形状 [1]
• 任务索引: 数据类型 int64，形状 [1]

可视化

• 可视化空间: https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=rainbowrobotics/bin_0324_dualArm_singleObj_2

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，高质量的数据集对于推动双臂协同控制算法的研究至关重要。该数据集借助LeRobot平台，通过RB-Y1型机器人执行单一物体操作任务，系统采集了58个完整交互片段，共计17805帧数据。数据以分块形式存储，每块包含1000帧，并以Parquet格式高效组织，确保了大规模时序数据的可管理性。采集过程中同步记录了机器人的关节状态、夹爪动作以及多视角视觉信息，构建了一个结构严谨、时序对齐的多模态操作数据集。

特点

该数据集的核心特征在于其丰富的多模态表征与精细的时空对齐。数据集提供了16维的机器人动作与状态向量，精确刻画了双臂及夹爪的实时位姿。视觉方面，从前、左、右三个视角采集了分辨率分别为480x640与640x480的彩色视频流，帧率统一为15fps，并以AV1编码压缩存储。所有模态数据均通过时间戳、帧索引与片段索引严格同步，支持对长时序交互过程的连贯分析。数据集专注于单一任务下的双臂操作，为研究复杂的协同抓取与操控策略提供了高度聚焦的样本。

使用方法

研究人员可利用该数据集进行机器人模仿学习、强化学习或行为克隆等算法的训练与验证。数据以标准化的Parquet文件组织，便于通过LeRobot或类似工具链直接加载与处理。使用时，可依据帧索引或片段索引提取对应的状态观测、动作指令及多视角图像序列，构建端到端的策略学习管道。数据集已预分为训练集，涵盖全部58个交互片段，支持直接用于模型训练。其清晰的数据结构也便于进行定制化的特征提取或子任务划分，以适配不同的算法研究需求。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，高质量、大规模的真实世界交互数据对于推动模仿学习与强化学习算法的进步至关重要。bin_0324_dualArm_singleObj_2数据集由Hugging Face的LeRobot项目创建，专门针对双臂机器人操作任务。该数据集采集自RB-Y1型机器人平台，包含58个完整交互片段，总计17805帧数据，以15帧每秒的速率记录。其核心研究问题聚焦于如何通过多视角视觉观测与高维关节动作数据，训练机器人执行精确的单物体操作任务，旨在为机器人灵巧操控提供可复现的基准数据，促进通用机器人策略的开发。

当前挑战

该数据集致力于解决双臂机器人协同操作单一物体的复杂控制问题，其挑战在于高维连续动作空间的策略优化，以及从多摄像头视觉输入到关节力矩指令的端到端映射学习。构建过程中的挑战涉及真实机器人数据采集的稳定性与一致性，需确保机械臂运动轨迹的平滑性与安全性，同时处理多传感器数据的时间同步与大规模存储。此外，数据标注与结构化组织也需克服异构信息融合的难题，以形成统一且易于访问的标准化格式。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，双机械臂协同控制是提升任务灵活性与复杂性的关键研究方向。bin_0324_dualArm_singleObj_2数据集通过记录双机械臂对单个物体的操作过程，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的训练样本。该数据集包含多视角视觉观测与高维动作空间数据，使得研究者能够构建端到端的控制模型，模拟真实环境中的双臂协调抓取与放置任务，从而推动机器人自主操作能力的演进。

衍生相关工作

基于此类双臂操作数据集，学术界涌现出多项经典研究，例如结合深度强化学习框架训练协同策略，或利用视觉-动作对齐技术提升模型的环境适应性。这些工作进一步拓展了多智能体协作与跨任务泛化的理论边界，并催生了如LeRobot等开源平台，促进了机器人学习社区的资源共享与算法迭代。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，双机械臂协同控制正成为提升灵巧操作能力的关键路径。bin_0324_dualArm_singleObj_2数据集以其丰富的多视角视觉观测与高维动作空间，为模仿学习与强化学习算法提供了宝贵的训练资源。当前研究聚焦于如何利用此类数据驱动模型实现复杂物体的动态抓取与放置，尤其在家庭服务与工业装配场景中，双臂协调的自主决策机制备受关注。随着具身智能的兴起，该数据集支持视觉-动作映射的端到端学习，推动机器人从单一技能向多任务泛化演进，为构建通用操作智能体奠定了数据基石。