Hackathon_Team02

该数据集使用LeRobot创建，专为机器人技术领域设计。数据集包含214个总片段，139275帧，覆盖4个不同任务。数据以parquet文件格式存储，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，帧率为30fps。数据集结构包括动作和观察特征，其中动作特征涉及6个关节位置，观察特征包括左右和前摄像头的视频数据（480x640分辨率，3通道）。此外，数据集还包含时间戳、帧索引、片段索引、任务索引等元数据。所有数据均适用于机器人控制和学习任务，采用apache-2.0许可证。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: Hackathon_Team02
• 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

数据集结构

• 总情节数: 214
• 总帧数: 139275
• 总任务数: 4
• 数据块大小: 1000
• 数据文件总大小: 100 MB
• 视频文件总大小: 200 MB
• 帧率: 30 FPS
• 数据分割: 训练集 (0:214)
• 数据文件格式: Parquet
• 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: so_follower

数据特征

动作

• 数据类型: float32
• 形状: [6]
• 名称:
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

观测状态

• 数据类型: float32
• 形状: [6]
• 名称:
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

观测图像（左侧）

• 数据类型: video
• 形状: [480, 640, 3]
• 维度名称: height, width, channels
• 视频信息:
  • 高度: 480
  • 宽度: 640
  • 编解码器: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: false
  • 帧率: 30
  • 通道数: 3
  • 包含音频: false

观测图像（前方）

• 数据类型: video
• 形状: [480, 640, 3]
• 维度名称: height, width, channels
• 视频信息:
  • 高度: 480
  • 宽度: 640
  • 编解码器: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: false
  • 帧率: 30
  • 通道数: 3
  • 包含音频: false

其他特征

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

补充信息

• 主页: [More Information Needed]
• 论文: [More Information Needed]
• 引用信息: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人学习领域，数据集的构建往往依赖于先进的仿真或实际交互平台。Hackathon_Team02数据集正是基于LeRobot这一开源机器人学习框架精心构建而成。该框架支持高效的数据采集与处理流程，使得数据集能够系统性地记录机器人执行任务过程中的多模态信息。具体而言，数据采集覆盖了214个完整任务片段，总计生成139,275帧数据，并以Parquet格式进行结构化存储，确保了数据的高效访问与完整性。

特点

该数据集在机器人操作任务中展现出鲜明的多模态特性。它不仅包含了机器人关节位置的状态观测与动作指令，还整合了来自左侧和前方摄像头的视觉流，每帧图像分辨率达到480x640，并以30帧每秒的速率编码为AV1格式视频。这种状态与视觉的同步记录，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的训练信号。数据集结构清晰，通过分块存储优化了大规模数据的加载效率，同时明确标注了任务索引与时间戳，便于研究者进行精细的时序分析。

使用方法

对于致力于机器人行为克隆或策略学习的研究者而言，该数据集提供了直接的应用入口。用户可通过LeRobot框架或兼容的数据加载工具，依据提供的元数据文件解析数据块路径，便捷地读取观测状态、动作序列及对应的视觉帧。数据集目前仅包含训练划分，适用于模型训练与验证。在实际使用中，研究者可结合关节状态与双视角图像，构建端到端的控制模型，或利用其丰富的时序信息进行轨迹预测与任务分解等高级研究。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，模仿学习与强化学习的研究依赖于高质量、大规模的真实世界交互数据。Hackathon_Team02数据集应运而生，其基于LeRobot开源框架构建，专注于机器人操作任务的示范数据收集。该数据集由HuggingFace社区团队在近期开发，旨在为机器人控制策略的端到端学习提供多模态观测与动作序列的基准资源。数据集涵盖214个完整交互片段，包含近14万帧图像与关节状态数据，涉及四种不同任务，核心研究问题聚焦于如何从视觉与状态观测中学习精确的机械臂控制策略，以推动具身智能在现实环境中的泛化能力。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人模仿学习中的核心挑战，即从高维视觉输入中提取有效特征并映射到连续动作空间，同时应对现实环境的动态变化与噪声干扰。构建过程中面临多重挑战：数据采集需协调多视角摄像头与机械臂关节传感器的同步，确保时序一致性；大规模视频数据的存储与处理要求高效的压缩编码与流式加载方案；示范数据的多样性与任务覆盖范围有限，可能影响学习模型的泛化性能；此外，缺乏详尽的元数据描述与标准化引用信息，为数据集的学术传播与可复现性带来障碍。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，模仿学习与强化学习算法的训练与评估常依赖于高质量的真实世界交互数据。Hackathon_Team02数据集通过LeRobot平台采集，记录了机器人执行多种任务时的关节位置、图像观测及时间序列信息，为研究者提供了丰富的多模态轨迹数据。该数据集典型应用于机器人策略学习，特别是基于视觉的端到端控制模型开发，能够有效模拟真实环境中的机械臂操作场景，助力算法在复杂动态条件下的泛化能力验证。

实际应用

在工业自动化与服务机器人领域，Hackathon_Team02数据集的实际价值体现在机械臂操作任务的快速原型开发与系统优化中。基于该数据集训练的模型可应用于物品抓取、装配、分拣等流水线作业，通过视觉反馈实现精准位姿控制。此外，其多任务数据支持自适应技能迁移，能够降低机器人部署时的重新编程成本，提升在非结构化环境中的操作鲁棒性与灵活性。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作主要集中在机器人行为克隆与视觉运动策略学习方向。研究者利用其多模态序列开发了基于Transformer的轨迹预测模型、结合自监督学习的视觉表征提取框架，以及分层强化学习架构。这些工作显著推进了机器人从演示数据中学习复杂技能的能力，并在仿真与真实机器人平台上验证了算法有效性，形成了从数据收集到策略部署的完整技术链路。