B1_Station_OpenFridgeDoor

该数据集由LeRobot项目创建，专注于机器人技术领域。数据集包含100个任务片段，共计46,955帧数据，数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，帧率为30fps。数据以Parquet格式存储，视频以MP4格式存储。数据集包含多种特征，包括机器人的关节位置、速度、加速度、温度、电压等状态信息，以及末端执行器的位置和姿态。此外，还提供了来自手腕、顶部和侧面摄像头的视频数据，分辨率为480x864和480x848。数据集适用于机器人控制、行为模仿和机器学习任务。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: B1_Station_OpenFridgeDoor
• 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

数据集规模

• 总任务数: 1
• 总情节数: 100
• 总帧数: 46,955
• 帧率: 30 FPS
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 分块大小: 1000
• 数据划分: 训练集 (0:100)

数据来源与格式

• 机器人类型: romoya_lebai_follower
• 代码库版本: v3.0
• 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

数据特征

数据集包含以下主要特征：

动作

• 数据类型: float32
• 维度: 47
• 内容: 包含机器人关节位置、速度、加速度、力矩、温度、电压，以及末端执行器位置、姿态和数字输出等47个字段。

观测状态

• 数据类型: float32
• 维度: 83
• 内容: 包含机器人关节的当前状态、目标状态，以及末端执行器和法兰的位姿、电压等83个字段。

图像观测

包含三个视角的视频数据：

1. 腕部图像
   • 分辨率: 480x864
   • 通道: 3 (RGB)
   • 编码: H.264
   • 像素格式: yuv420p
   • 非深度图
2. 顶部图像
   • 分辨率: 480x848
   • 通道: 3 (RGB)
   • 编码: H.264
   • 像素格式: yuv420p
   • 非深度图
3. 侧面图像
   • 分辨率: 480x848
   • 通道: 3 (RGB)
   • 编码: H.264
   • 像素格式: yuv420p
   • 非深度图

所有视频特征均无音频，帧率为30 FPS。

索引与元数据

• 时间戳: float32, 维度1
• 帧索引: int64, 维度1
• 情节索引: int64, 维度1
• 索引: int64, 维度1
• 任务索引: int64, 维度1

可视化

• 可视化空间: https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=romoya/B1_Station_OpenFridgeDoor

补充说明

• 主页: 信息缺失
• 论文: 信息缺失
• 引用格式: 信息缺失

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务的数据采集领域，B1_Station_OpenFridgeDoor数据集依托LeRobot平台构建，采用了系统化的数据记录流程。该数据集通过romoya_lebai_follower型机器人执行单一任务，即打开冰箱门，共收集了100个完整的情节片段，总计46955帧数据。数据以分块形式存储，每块包含1000帧，并以Parquet格式组织，确保了高效的数据压缩与读取性能。同步采集了机器人关节位置、速度、力矩、末端执行器位姿以及多视角视觉信息，构成了多维度的时序数据流，为机器人学习提供了丰富的状态-动作对样本。

使用方法

针对机器人策略学习的研究，该数据集的使用需结合其结构化存储方式。数据文件按块组织，可通过指定的路径模式加载Parquet格式的文件，并利用附带的元数据信息解析各特征维度。研究者可提取观测状态与对应动作，构建状态转移序列，同时整合多视角视频流以增强环境感知。数据集已预设为训练集，涵盖全部100个情节，适用于端到端策略训练、行为克隆或作为离线强化学习的基准数据源。通过LeRobot提供的可视化工具，用户能够直观审视数据采集过程，辅助算法设计与调试。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作领域，模仿学习与强化学习的研究亟需高质量、多样化的真实世界交互数据作为支撑。B1_Station_OpenFridgeDoor数据集应运而生，它由HuggingFace的LeRobot项目团队创建，旨在为机器人执行具体操作任务——如打开冰箱门——提供详尽的示范数据。该数据集采集自romoya_lebai_follower型机器人平台，包含了100个完整任务片段，总计近4.7万帧的多模态数据，涵盖了关节状态、末端执行器位姿、视觉观测及控制指令等丰富维度。其核心研究问题聚焦于如何利用此类密集标注的交互数据，训练机器人掌握复杂且需精细力控的日常操作技能，从而推动服务机器人在非结构化家庭环境中的自主能力发展。

当前挑战

该数据集旨在解决的领域挑战，是机器人操作中普遍存在的接触式任务难题，例如打开冰箱门这类需要精确力位混合控制与复杂接触动力学建模的操作。其挑战在于，模型必须从高维、异构的多模态数据（包括关节传感数据与多视角视频）中，学习到鲁棒且泛化性强的策略，以应对现实世界中物体几何、摩擦特性及环境布局的微小变化。在数据构建过程中，挑战同样显著：确保长达数万帧的时序数据在采集过程中的同步性与完整性，处理来自多个传感器（如关节编码器、力传感器、多路摄像头）的海量异构数据流并实现高效存储与访问，以及在实际物理系统中安全、可重复地执行数百次开门操作以收集足够多样化的成功与失败样本，均是数据集构建者需要克服的关键技术障碍。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，B1_Station_OpenFridgeDoor数据集为研究机械臂执行精细操作任务提供了宝贵资源。该数据集记录了机械臂执行打开冰箱门这一特定动作的全过程，包含多视角视频流与高维关节状态数据，为机器人模仿学习与行为克隆算法的训练与验证奠定了数据基础。通过该数据集，研究者能够深入分析机械臂在复杂环境中的运动规划与控制策略，推动机器人自主操作能力的提升。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人学中模仿学习与强化学习算法缺乏高质量真实世界演示数据的瓶颈问题。通过提供精确的关节位置、速度、力矩及末端执行器位姿等多模态观测数据，数据集支持了从演示中学习策略、状态表示学习以及跨模态感知融合等关键研究方向。其丰富的时序信息与多传感器同步记录，为研究机器人动作的时序依赖性与环境交互动态建模提供了实证基础，促进了数据驱动机器人控制方法的理论进展。

实际应用

在现实场景中，该数据集直接服务于家庭服务机器人或仓储物流机器人的开发与优化。通过分析打开冰箱门这一典型操作，可以训练机器人执行类似的抓取、拉动等精细操作任务，提升其在非结构化环境中的适应性与鲁棒性。数据集所蕴含的机械臂控制参数与视觉反馈，能够为机器人系统集成商提供调试与校准的参考，加速机器人从实验室演示走向实际部署的进程。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，B1_Station_OpenFridgeDoor数据集凭借其丰富的多模态数据，正成为推动模仿学习与强化学习融合研究的关键资源。该数据集收录了机器人执行开门任务时的高维状态信息与多视角视觉流，为探索端到端策略学习提供了坚实基础。当前研究热点聚焦于利用此类数据训练通用机器人模型，旨在提升模型在动态环境中的泛化能力与鲁棒性。随着开源机器人社区如LeRobot的兴起，这类高质量数据集加速了算法迭代，对实现家庭服务机器人的自主操作具有深远意义。