eval_10-30

这是一个基于LeRobot项目创建的机器人操作数据集，包含9个剧集，共5215帧，分为2个任务。数据集以Parquet格式存储，并附带视频文件。数据集的许可协议为Apache-2.0。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot
• 创建工具: LeRobot

数据集规模

• 总任务数: 2
• 总回合数: 9
• 总帧数: 5215
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 500 MB
• 帧率: 30 FPS
• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: so101_follower

数据结构

• 数据格式: Parquet文件
• 分块大小: 1000
• 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
• 数据划分: 训练集包含所有9个回合

特征说明

动作特征

• 数据类型: float32
• 维度: [6]
• 关节位置:
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

观测特征

• 状态观测:

  • 数据类型: float32
  • 维度: [6]
  • 包含与动作相同的6个关节位置

• 夹爪图像:

  • 数据类型: 视频
  • 分辨率: 360×640×3
  • 视频编码: AV1
  • 像素格式: yuv420p
  • 无深度信息
  • 无音频

• 场景图像:

  • 数据类型: 视频
  • 分辨率: 480×640×3
  • 视频编码: AV1
  • 像素格式: yuv420p
  • 无深度信息
  • 无音频

索引特征

• 时间戳: float32 [1]
• 帧索引: int64 [1]
• 回合索引: int64 [1]
• 数据索引: int64 [1]
• 任务索引: int64 [1]

引用信息

• 主页: 信息缺失
• 论文: 信息缺失
• BibTeX引用: 信息缺失

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，eval_10-30数据集通过LeRobot平台精心构建，采用分块存储策略将数据组织为多个parquet文件，确保了高效的数据管理与访问。该数据集采集自so101_follower型机器人的实际运行过程，涵盖9个完整任务片段，总计5215帧数据，以30帧每秒的速率记录机器人状态与视觉信息。构建过程中，系统同步捕获机器人的关节位置、夹爪状态以及多视角图像流，为后续分析提供了丰富的时空上下文。

使用方法

研究者可通过解析parquet文件直接访问数据集核心内容，利用特征结构中定义的动作空间、观测空间及视觉流路径进行模型训练与验证。该数据集适用于模仿学习与强化学习任务，用户可根据帧索引重建完整任务轨迹，或通过视频路径提取视觉特征进行跨模态分析。数据划分明确标识训练集涵盖全部9个任务片段，为算法开发提供了即用型实验环境。

背景与挑战

背景概述

eval_10-30数据集作为机器人技术领域的重要数据资源，由HuggingFace的LeRobot项目团队构建，专注于强化学习与机器人控制的研究。该数据集通过集成多模态传感器数据，包括机械臂关节状态、夹爪视觉图像及场景视频流，为机器人动作策略的端到端学习提供了标准化基准。其设计初衷在于解决机器人任务泛化能力不足的核心问题，通过结构化记录9个完整任务轨迹的5215帧数据，显著推动了模仿学习与行为克隆方法在真实环境中的验证效率。

当前挑战

在机器人操作任务领域，eval_10-30需应对高维连续动作空间与视觉感知对齐的经典难题，其六自由度机械臂控制要求精确建模关节运动与视觉反馈的动态耦合。数据集构建过程中面临多传感器时序同步的技术挑战，需确保30帧率下关节编码器数据与双视角视频流的毫秒级对齐。此外，大规模多模态数据存储带来工程复杂性，100MB结构化数据与500MB视频数据的混合存储方案需平衡存取效率与存储成本。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，eval_10-30数据集以其多模态特性成为强化学习算法验证的重要基准。该数据集通过机械臂关节位置状态与双视角视觉观测的同步记录，为模仿学习和策略优化提供了丰富的训练环境。研究者能够利用其结构化的动作序列与视觉反馈，构建从感知到控制的端到端决策模型，特别适用于动态抓取和物体操作等复杂任务的算法开发。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人领域样本效率低下与仿真到现实迁移困难的经典难题。通过真实机械臂操作过程中采集的高维状态空间数据，为深度强化学习算法提供了可靠的训练基础。其精确的时间戳对齐与多传感器融合机制，显著提升了动作预测模型的泛化能力，推动了实体机器人自主决策系统的理论突破与实践验证。

实际应用

在工业自动化场景中，该数据集支撑了智能分拣系统的开发与优化。基于机械臂关节运动轨迹与视觉感知的对应关系，工程师能够构建适应不同光照条件的物体抓取系统。其提供的双视角视频流数据，特别适用于开发对操作精度要求较高的装配流水线，为智能制造领域的自适应控制技术提供了关键数据支撑。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，eval_10-30数据集凭借其多模态观测结构和机械臂控制数据，正推动模仿学习与强化学习的融合研究。前沿工作聚焦于利用场景与夹爪视角的双路视频流，结合关节位置动作序列，探索跨模态表征对齐技术。随着具身智能热潮兴起，该数据集为机器人任务泛化、视觉运动策略迁移等关键问题提供了实证基础，对促进现实环境中的自适应操作能力具有重要价值。