leokswang/19122025-foldclo-07_lerobot_format

该数据集使用LeRobot框架创建，是一个机器人学数据集，专门针对Yam机器人。数据集包含10个训练 episodes，总计47525帧，帧率为30fps。数据以parquet格式存储，并包括以下特征：来自三个摄像头（顶部、左侧、右侧）的图像观察，每个图像分辨率为360x640x3；14维的机器人状态观察（浮点型）；14维的动作数据（浮点型）；以及时间戳、帧索引、episode索引等元数据。数据集主要用于机器人控制和强化学习任务，所有数据均用于训练集。This dataset was created using the LeRobot framework and is a robotics dataset specifically for the Yam robot. It contains 10 training episodes, totaling 47,525 frames at a frame rate of 30 fps. The data is stored in parquet format and includes the following features: image observations from three cameras (top, left, right), each with a resolution of 360x640x3; 14-dimensional robot state observations (float32); 14-dimensional action data (float32); and metadata such as timestamp, frame index, and episode index. The dataset is intended for robotics control and reinforcement learning tasks, with all data allocated to the training set.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集依托于LeRobot开源框架构建，旨在为机器人学习领域提供标准化的数据格式。数据集采用Apache-2.0许可协议，涵盖单任务场景下的机器人操作数据，共包含10个完整回合（episodes），总计47525帧画面，并以每秒30帧的频率采样。数据以Parquet格式存储于统一路径中，通过元信息文件清晰定义了数据组织方式，其中训练集直接取自全部10个回合，确保了数据使用的简洁性与完整性。

使用方法

使用该数据集时，研究人员可通过LeRobot库直接加载Parquet文件，利用其内置的DataLoader高效访问序列化的机器人学习数据。数据集默认采用单任务训练配置，用户可依据元信息中的特征定义，分别提取图像观测、状态向量与动作标签，构建端到端的策略学习管线。为适应不同研究需求，数据集支持按回合或帧索引灵活切分，且因其遵循LeRobot统一格式，可无缝迁移至其他兼容该规范的工具链中进行模型训练与评估。

背景与挑战

背景概述

该数据集由LeRobot社区基于其开源框架创建，于2025年发布，专注于机器人操作任务的模仿学习研究。核心研究人员与机构依托HuggingFace平台，旨在构建标准化的机器人数据集以推动具身智能发展。数据集命名为“19122025-foldclo-07_lerobot_format”，采用YAM机器人平台，包含10个 episodes、总计47525帧的高频数据（30 FPS），覆盖单一任务场景，通过三视角图像（top、left、right）与14维状态-动作空间记录机器人操作细节。其影响力在于为多模态机器人数据集提供了一种轻量化、格式统一的范例，尤其适用于验证模仿学习算法在小规模、高保真数据上的有效性，填补了现有公开数据集在特定机器人平台与任务上的空白，促进了机器人学习社区的可复现性与协作研究。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战聚焦于机器人模仿学习中的小样本泛化问题，传统机器人数据集常因规模庞大或任务单一而难以平衡数据效率与模型泛化能力。此数据集以10个 episodes的小规模设计，要求算法从有限演示中提炼鲁棒的策略，对过拟合与动作表征学习提出严峻考验。构建过程中，挑战包括多视角图像同步采集的时空对齐、14维高自由度状态-动作空间噪声的精确标定，以及确保30 FPS下长时间操作序列的完整性。此外，无视频输出配置限制了视觉-动作联合建模的潜力，且单任务设定削弱了跨任务迁移能力的评估，这些难点共同定义了该数据集在真实机器人数据收集与利用中的前沿矛盾。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，数据集是驱动模仿学习与强化学习算法发展的核心基石。19122025-foldclo-07_lerobot_format 数据集专为基于视觉的机器人操控任务而设计，其经典使用场景聚焦于训练策略模型从多视角图像观测中学习动作映射。该数据集包含10个完整操控片段，共计47525帧高分辨率图像与状态-动作序列，并配备左、右、顶部三个摄像头视角，为构建端到端的视觉运动策略提供了高质量的示范数据。研究者通常利用该数据集训练行为克隆（Behavior Cloning）模型，或将其作为离线强化学习中的经验回放池，以评估算法在有限示范样本下的泛化能力。

解决学术问题

该数据集有效回应了机器人学习领域中数据稀缺性与泛化性之间的核心矛盾。学术研究中，该数据集被用于研究如何从少量高质量示范中提取鲁棒的操控策略，减轻对大规模人工标注和仿真环境的依赖。其多视角视觉输入和连续状态空间结构，为解决高维观测下的策略稳定性和动作平滑性问题提供了基准测试平台。此外，数据集统一的LeRobot格式和标准化拆分方案（训练集涵盖全部10个片段）显著降低了不同研究之间的对比门槛，推动了模仿学习、因果推理以及多任务策略迁移等方向的方法创新与复现验证。

实际应用

在实际应用中，该数据集赋能了智能机器人从演示中快速习得精细操作技能的能力。基于该数据集训练的模型可应用于工业装配、家庭服务等场景中的物体抓取、摆放和关节运动控制任务。例如，机器人可借助顶部与侧方摄像头的视觉反馈，实时调整机械臂末端姿态以完成精密插拔或物料分拣。数据集低延迟的30帧每秒采样率与高精度14维动作向量，确保了策略在真实硬件上的平滑部署。同时，Apache-2.0许可协议进一步降低了企业研发与学术转化的法律壁垒，加速了实验室成果向产业应用的落地进程。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，基于视觉与状态融合的模仿学习正成为前沿热点。该数据集聚焦于YAM型机器人平台，通过多视角高清图像（顶部、左、右三路640×360分辨率）与14维状态-动作空间的同步采集，为端到端策略学习提供了结构化样本。其10个完整回合、约4.75万帧的精细标注数据，契合了当前对高质量、强对齐的机器人操作数据集的迫切需求。随着LeRobot生态的普及，此类标准化格式的数据集加速了从实验室到真实场景的迁移学习进程，降低了机器人灵巧操作任务中模仿学习对物理硬件与人工演示的依赖，为具身智能体泛化能力的突破奠定了数据基石。