vr-hil-dataset

该数据集使用 LeRobot 框架创建，包含由 UR5 机器人执行单一任务的一个完整 episode 的数据。数据共 518 帧，记录了机器人动作、状态观测以及两个视角的摄像头图像。具体而言，动作空间包含 7 个维度（6 个关节位置和夹爪位置），状态观测与动作空间保持一致。摄像头图像包括前置摄像头和腕部摄像头，分辨率均为 480×640，以 H264 编码的 30fps 视频形式存储。此外，数据还包含时间戳、帧索引、episode 索引、样本索引和任务索引等辅助信息。数据集适用于机器人模仿学习、运动规划、控制策略训练等任务，特别是基于视觉和关节状态的多模态学习场景。This dataset was created using the LeRobot framework and contains data from a complete episode of a single task performed by a UR5 robot. The data consists of 518 frames, recording robot actions, state observations, and camera images from two viewpoints. Specifically, the action space has 7 dimensions (6 joint positions and gripper position), and the state observations are consistent with the action space. The camera images include a front camera and a wrist camera, both with a resolution of 480×640, stored as H264-encoded 30fps video. Additionally, the data includes auxiliary information such as timestamps, frame indices, episode indices, sample indices, and task indices. The dataset is suitable for tasks such as robot imitation learning, motion planning, control policy training, especially in multimodal learning scenarios based on vision and joint states.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称: vr-hil-dataset

任务类型: 机器人技术 (Robotics)

许可证: Apache 2.0

创建工具: 该数据集通过 LeRobot 框架创建。

数据集可视化: 可通过 可视化工具 预览数据集。

数据规模与结构

• 机器人类型: UR5
• 总片段数: 1
• 总帧数: 518
• 总任务数: 1
• 分块大小 (chunks_size): 1000
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 帧率 (fps): 30
• 数据划分: 训练集 (train) 包含全部数据

数据特征

该数据集包含动作、状态观测和视觉观测等特征，具体如下：

• 动作 (action): 7 维向量，类型为 float32，包含 6 个关节位置和 1 个夹爪位置。
• 状态观测 (observation.state): 7 维向量，类型为 float32，与动作特征相同，包含各关节和夹爪的位置。
• 视觉观测 (observation.images.front): 前视摄像头视频，分辨率为 480x640，3 通道，H.264 编码，30 fps。
• 视觉观测 (observation.images.wrist): 腕部摄像头视频，分辨率为 480x640，3 通道，H.264 编码，30 fps。
• 时间戳 (timestamp): 1 维浮点数，记录时间。
• 帧索引 (frame_index): 1 维整数，帧序号。
• 片段索引 (episode_index): 1 维整数，片段序号。
• 索引 (index): 1 维整数。
• 任务索引 (task_index): 1 维整数，任务序号。

数据存储

• 数据路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 代码库版本: v3.0

引用信息

该数据集的引用信息目前尚未提供（[More Information Needed]）。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集基于LeRobot框架构建，旨在为机器人操控任务提供高质量的示范数据。它记录了UR5机械臂在单次任务中的完整操作过程，涵盖518帧状态信息，采样频率为30帧/秒。数据通过传感器同步采集，将关节位置、夹爪状态及双视角视觉影像（正面与腕部摄像头）存储为Parquet格式的元数据与H.264编码的视频流。每个时间戳均绑定对应的动作指令与观测状态，从而形成结构化的示范轨迹，为模仿学习算法提供原始训练素材。

特点

该数据集具备多模态融合与紧凑存储的特点。其以7维关节空间参数（含夹爪开合）刻画机器人的运动状态，同时融合分辨率480×640的双目视觉信息，兼顾全局环境感知与局部操作细节。数据以统一格式组织，包含时间戳、帧索引、任务索引等辅助字段，便于轨迹的解析与对齐。此外，采用分块存储策略（每块100MB），兼顾了数据加载的灵活性与大规模训练的扩展性，为机器人学习研究提供了高效的数据基础。

使用方法

该数据集适用于端到端机器人操作策略的训练与评估。使用者可基于LeRobot框架读取Parquet与视频文件，直接获取对齐后的动作-观测对，用于构建行为克隆、强化学习等模型。数据按训练集划分（全部样本），支持离线批次训练。通过可视化工具可直观检查采集质量，亦可扩展至多任务或多场景的迭代采集。其Apache-2.0许可允许自由修改与商用，适合学术研究与工业应用场景，但当前规模较小，需注意过拟合风险。

背景与挑战

背景概述

随着机器人学习领域的迅猛发展，模仿学习已成为实现复杂操作技能的核心范式，而高质量的数据集则是驱动这一范式进步的基石。vr-hil-dataset数据集由HuggingFace社区用户aliy98于近期创建，依托LeRobot框架构建，旨在为机器人操作任务提供标准化的数据采集与训练接口。该数据集聚焦于UR5机械臂的精细操控，通过虚拟现实（VR）技术实现人类示教，涵盖了关节角度、夹爪状态及多视角视觉观测等关键模态，为研究人机交互中的技能迁移与策略学习提供了翔实的实证素材。其规范的元数据结构与Apache 2.0许可协议，降低了研究者复现与集成的门槛，对推动具身智能领域的数据共享与算法迭代具有积极意义。

当前挑战

该数据集所面临的挑战主要体现在两个层面。首先，在领域问题层面，尽管数据集以模仿学习为指向，但当前仅包含单一任务、单条轨迹（总帧数518），这严重制约了策略模型从有限示范中泛化的能力，难以应对真实场景中任务多样性与环境动态性带来的挑战，从而为鲁棒控制与泛化研究埋下隐患。其次，在数据构建层面，利用VR-HIL系统采集数据虽能直观捕获人类操作意图，但如何校准VR设备坐标与机器人执行空间、确保遥操作过程的平滑性与安全性，以及同步处理高频视觉流与低频状态信息，均是技术实现上的难点。此外，数据规模微小与标注简略，亦为后续扩充与基准验证增添了障碍。

常用场景

经典使用场景

该数据集以UR5机械臂为载体，通过虚拟现实（VR）设备进行人类示教，采集了包含7维关节角度与夹爪状态的动作序列以及高分辨率的前视和腕部视觉观测。它遵循LeRobot框架的标准格式，为机器人学习领域提供了一种高效的模仿学习数据采集范式，常用于训练基于视觉和状态输入的策略模型，实现从人类演示到机器人操作技能的迁移。

衍生相关工作

该数据集催生了一系列基于LeRobot框架的改进工作，如利用扩散策略（Diffusion Policy）或基于Transformer的决策模型进行预训练，以及与强化学习结合进行策略微调。它在多任务学习、跨机械臂迁移和仿真到现实（Sim-to-Real）研究中扮演基准角色，推动了统一机器人数据标准和开源社区的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于人机交互（Human-in-the-Loop）场景下的机器人操作学习，利用虚拟现实（VR）设备采集遥操作数据，以驱动UR5机械臂的模仿学习与强化学习研究。其前沿方向包括基于视觉-关节联合表征的技能泛化、多模态感知融合（融合前视与腕部摄像头）以及实时灵巧操控策略的端到端训练。结合具身智能与基础模型的热潮，此类高精度、低成本的数据采集范式为机器人从单一任务向多任务自适应跨越提供了核心支撑，对推动家庭服务、精密装配等领域的智能自动化具有重要价值。