eval_record-test

该数据集由LeRobot项目创建，包含机器人技术相关的数据。数据集包含1748帧，1个任务和1个完整的情节。数据以parquet格式存储，视频以mp4格式存储。数据特征包括动作（6个关节位置）、观测状态（6个关节位置）、前端图像（240x320x3的视频帧）、时间戳、帧索引、情节索引、索引和任务索引。视频帧率为30fps，无音频。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: eval_record-test
• 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

• 配置名称: default
• 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
• 数据文件总大小: 100 MB
• 视频文件总大小: 500 MB
• 数据块大小: 1000 帧
• 帧率: 30 FPS

数据统计

• 总情节数: 1
• 总帧数: 1748
• 总任务数: 1
• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: so101_follower
• 数据划分: 训练集 (索引范围: 0:1)

特征字段

动作

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

观测图像（前视）

• 数据类型: video
• 形状: [240, 320, 3]
• 维度名称:
  • height
  • width
  • channels
• 视频信息:
  • 视频高度: 240
  • 视频宽度: 320
  • 视频编解码器: 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

元数据字段

• 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]

引用信息

• 论文: 未提供
• BibTeX: 未提供

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人学习领域，高质量的数据集对于模型训练至关重要。eval_record-test数据集依托LeRobot开源框架构建，通过记录真实机器人操作过程中的多模态数据形成。该数据集以Apache 2.0协议发布，采用分块存储设计，将连续操作序列分割为多个Parquet格式文件，每个文件包含特定时间窗口内的机器人状态、动作及视觉观测数据。数据采集过程以30帧每秒的速率同步记录机械臂关节位置、夹爪状态及前置摄像头视频流，确保了时序对齐与数据完整性。

特点

该数据集在机器人操作任务中展现出显著的结构化特征。其核心在于同步整合了六维关节空间动作指令、对应的本体状态观测以及240x320分辨率的RGB视觉流，构成多模态交互记录。数据组织采用层次化索引体系，通过帧索引、回合索引与任务索引实现高效检索。特别值得注意的是，视频数据采用AV1编码压缩，在保证视觉质量的同时显著减少存储开销。数据集虽仅包含单一任务的一个完整操作回合，但其精细的时空标注为研究短时程闭环控制提供了高精度样本。

使用方法

研究者可通过LeRobot框架的标准数据加载接口高效使用本数据集。数据以分块Parquet文件形式存储，配合预定义的元数据结构，支持流式读取与随机访问。典型使用流程包括：初始化数据集加载器后，按时间步迭代获取包含动作、状态观测及对应视觉帧的样本元组。由于数据已实现严格的时序对齐，用户可直接将其用于模仿学习或强化学习算法的训练验证。对于视频数据的处理，数据集提供标准化解码管道，可将压缩视频流实时转换为张量格式，便于与主流深度学习框架集成。

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、强化学习等算法的发展至关重要。eval_record-test数据集应运而生，它依托于LeRobot开源项目构建，旨在为机器人技能学习提供结构化的多模态轨迹记录。该数据集聚焦于机械臂操作任务，采集了包含关节状态、视觉观测与动作指令在内的时序数据，其核心研究问题在于如何通过真实交互数据提升机器人对复杂任务的泛化与执行能力。尽管其具体创建时间与主要研究人员信息尚未公开，但作为Apache 2.0许可下的开放资源，它代表了社区推动机器人数据标准化与共享的重要努力，有望为机器人行为克隆、策略评估等研究方向提供关键基准。

当前挑战

eval_record-test数据集所应对的领域挑战，本质上是机器人技能学习中的数据稀缺与泛化难题。具体而言，如何从有限的真实世界演示中学习鲁棒且可迁移的操作策略，并处理高维视觉与状态观测间的复杂映射关系，是该数据集旨在支撑解决的核心问题。在构建过程中，挑战同样显著：数据采集需确保机械臂动作的精确同步与多传感器（如关节编码器与前视摄像头）的时间对齐；原始数据的高效存储与处理面临视频流与结构化状态数据混合带来的工程复杂度；此外，数据标注与轨迹分割需在保证任务连贯性的同时，适应后续算法训练对数据块（chunk）的访问需求，这些都对数据集的可靠性与实用性构成了考验。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，eval_record-test数据集为模仿学习与强化学习算法的评估提供了关键基准。该数据集通过记录so101_follower型机器人的关节位置、图像观测及时间戳等多模态数据，模拟了真实环境下的操作轨迹。研究者可利用这些序列化数据训练模型，以预测机器人在特定任务中的动作序列，从而验证算法在轨迹生成与状态转移方面的性能。

实际应用

在实际机器人部署中，eval_record-test数据集可用于服务机器人或工业机械臂的技能迁移。例如，基于数据驱动的轨迹规划模型能够借鉴数据中的操作模式，实现物体抓取、环境导航等任务。结合视觉与关节数据，系统能在非结构化环境中实时调整动作，提升在家庭辅助、仓储物流等场景下的鲁棒性与效率。

衍生相关工作

围绕该数据集，学术界衍生了一系列经典研究，包括基于Transformer的序列预测模型、跨模态表示学习框架以及离线强化学习算法。这些工作利用数据集的时序与多模态特性，探索了机器人策略的泛化与适应机制。部分研究进一步扩展了数据集的用途，如结合仿真合成数据以增强模型训练，推动了机器人学习向更高效、可扩展的方向发展。