eval_record-test_Y2

该数据集是通过 LeRobot 创建的，主要用于机器人技术领域。数据集的结构包括多个特征字段，如动作（action）、观测状态（observation.state）、观测图像（observation.images.camera1、camera2、camera3）、时间戳（timestamp）、帧索引（frame_index）、剧集索引（episode_index）、索引（index）和任务索引（task_index）。动作和观测状态的数据类型为 float32，形状为 [6]，分别对应机器人肩部、肘部、腕部和抓手的位姿。观测图像的数据类型为视频，形状为 [480, 640, 3]，分别对应图像的高度、宽度和通道数。时间戳的数据类型为 float32，形状为 [1]。帧索引、剧集索引、索引和任务索引的数据类型为 int64，形状为 [1]。数据集的元信息包括代码版本（v3.0）、机器人类型（so101_follower）、数据文件大小（100MB）、视频文件大小（200MB）和帧率（30fps）。数据集的存储格式为 parquet 和 mp4，分别存储数据和视频。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称： eval_record-test_Y2
• 托管地址： https://huggingface.co/datasets/amber2713/eval_record-test_Y2
• 创建工具： LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
• 许可证： Apache-2.0
• 任务类别： 机器人学

数据集结构

• 数据格式： Parquet 文件
• 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
• 分块大小： 1000
• 数据文件总大小： 100 MB
• 视频文件总大小： 200 MB
• 帧率： 30 FPS

数据统计

• 总情节数： 0
• 总帧数： 0
• 总任务数： 0
• 代码库版本： v3.0
• 机器人类型： so101_follower

数据特征

数据集包含以下字段：

动作

• 字段名： action
• 数据类型： float32
• 形状： [6]
• 描述： 包含6个关节的位置指令。
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

观测状态

• 字段名： observation.state
• 数据类型： float32
• 形状： [6]
• 描述： 包含6个关节的观测位置。
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

图像观测

包含三个摄像头的视频数据，每个视频帧的尺寸为 480x640，3个颜色通道。

• 字段名： observation.images.camera1
• 数据类型： video
• 形状： [480, 640, 3]
• 字段名： observation.images.camera2
• 数据类型： video
• 形状： [480, 640, 3]
• 字段名： observation.images.camera3
• 数据类型： video
• 形状： [480, 640, 3]

元数据索引

• 时间戳： timestamp (float32, [1])
• 帧索引： frame_index (int64, [1])
• 情节索引： episode_index (int64, [1])
• 数据索引： index (int64, [1])
• 任务索引： task_index (int64, [1])

补充说明

• 主页： 信息缺失
• 论文： 信息缺失
• 引用： 信息缺失

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，数据集的构建往往依赖于实际机器人平台的交互记录。eval_record-test_Y2数据集通过LeRobot框架，采集了so101_follower型机器人在执行任务过程中的多模态数据。具体而言，数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块包含1000帧记录，涵盖了机器人的关节位置动作、多视角图像观测以及时间戳等关键信息。这种结构化存储方式不仅提升了数据访问效率，也为后续的大规模分析奠定了坚实基础。

特点

该数据集在机器人学习领域展现出鲜明的多模态特性，其核心特征在于同步记录了机器人的六维关节动作状态与三路摄像头的高清视频流。观测图像均以480x640分辨率的三通道格式保存，确保了视觉信息的丰富性与一致性。此外，数据集通过帧索引、任务索引等多维度标识符，实现了对交互序列的精细化管理，为复杂行为建模提供了层次化的数据支撑。

使用方法

针对机器人策略学习与评估任务，研究者可借助该数据集进行离线强化学习或模仿学习算法的训练。数据加载时需依据meta/info.json中的路径规范，按分块索引读取相应的Parquet文件与配套视频。典型应用流程包括从观测图像中提取视觉特征，结合关节状态序列构建状态-动作对，进而训练端到端的控制策略。数据集遵循Apache 2.0许可协议，支持学术与工业场景的灵活使用。

背景与挑战

背景概述

eval_record-test_Y2数据集是机器人学习领域的一项新兴数据资源，由HuggingFace的LeRobot项目团队创建并维护。该数据集聚焦于机器人操作任务，旨在为模仿学习与强化学习算法提供高质量、多模态的演示数据。其核心研究问题在于如何有效整合机器人的关节状态、视觉感知与动作指令，以支持复杂操作技能的端到端学习。尽管具体创建时间与主要研究人员信息尚未公开，但依托Apache 2.0开源协议，该数据集已展现出推动机器人行为克隆与策略泛化研究的重要潜力，有望加速家庭服务与工业自动化等场景的智能机器人应用发展。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人操作任务中模仿学习与策略评估的挑战，其核心难题在于如何从多视角视觉观测与高维连续动作空间中学习鲁棒且泛化的控制策略。构建过程中面临多重挑战：首先，数据采集需协调多台相机与机器人关节传感器，确保时序同步与空间标定的一致性；其次，原始数据规模庞大，涉及视频流与状态参数的并行处理，对存储效率与读取速度提出较高要求；此外，标注缺失与任务多样性不足可能限制学习模型的泛化能力，而真实世界中的环境扰动与动作噪声也为数据质量保障带来持续考验。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，eval_record-test_Y2数据集作为LeRobot框架下的评估记录，其经典使用场景聚焦于机器人策略的离线评估与基准测试。该数据集通过记录SO101型跟随机器人在多摄像头视觉观测下的关节位置动作序列，为研究者提供了一个结构化的环境，用以验证强化学习或模仿学习算法在真实或仿真任务中的泛化能力与鲁棒性。数据集中的时序动作-观测对，尤其适用于训练端到端的视觉运动控制模型，使得算法能够在无需在线交互的情况下，进行大规模的性能分析与比较。

解决学术问题

该数据集主要解决了机器人学中策略评估标准化不足的学术问题。传统机器人实验常受限于实时硬件交互的高成本与不可重复性，而eval_record-test_Y2通过提供精确的时间戳、多视角图像及关节状态数据，使得研究者能够对算法进行可复现的离线评估。这有助于深入探究视觉-动作映射的稳定性、跨任务迁移学习的效果，以及长期动作序列的预测准确性，从而推动数据驱动机器人控制方法的理论进展与实证验证。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出多项经典研究工作，主要集中在机器人模仿学习与视觉运动策略的改进上。例如，结合LeRobot框架的扩展工具链，研究者开发了基于Transformer的序列预测模型，以提升动作生成的连贯性。此外，该数据集常被用作基准，对比不同强化学习算法在稀疏奖励环境下的样本效率，促进了如行为克隆、逆强化学习等方法的创新，并催生了针对多模态观测融合的神经网络架构优化。