cagedBirdy/angle_peg_stereo_05_27_cam12

这是一个机器人学数据集，使用LeRobot创建。数据集包含72个episodes，共44185帧，数据以15fps采集。特征包括两个摄像头的图像观察（每个图像为3通道、240x320分辨率）、3维状态向量、10维动作向量，以及时间戳、帧索引、episode索引等元数据。机器人类型为franka，数据格式为parquet文件，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB。数据集用于训练或评估机器人控制任务，但具体任务描述未在README中提供。This is a robotics dataset created using LeRobot. It contains 72 episodes with a total of 44,185 frames, collected at 15 fps. Features include image observations from two cameras (each image with 3 channels, 240x320 resolution), a 3-dimensional state vector, a 10-dimensional action vector, and metadata such as timestamp, frame index, and episode index. The robot type is franka, data is stored in parquet format, with total data file size of 100 MB and video file size of 200 MB. The dataset is intended for training or evaluating robot control tasks, but specific task descriptions are not provided in the README.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集名为angle_peg_stereo_05_27_cam12，立足于机器人操作领域，旨在为模仿学习与灵巧操控研究提供基准数据。构建过程依托于LeRobot框架，通过Franka机器人平台采集精细的插销-孔装配任务数据。数据记录以15帧每秒的速率捕获，涵盖立体视觉观测、机器人状态与动作序列，共包含72个完整操作回合，总计44185帧图像与动作样本。数据存储采用Parquet格式与MP4视频分块管理，以chunk与file索引组织，便于高效加载与流式读取。

使用方法

使用者可通过LeRobot库便捷加载该数据集，直接调用数据集可视化界面预览图像与动作序列。数据以Parquet文件存储结构化信息，视频文件编码为MP4格式，支持按chunk索引随机访问。推荐将数据集用于机器人模仿学习模型的训练与评估，尤其适用于多视角视觉与动作联合预测任务。使用者需配置自定义环境以处理10维动作输出，并注意模型输入需对齐双视图图像与状态向量。由于采用Apache-2.0许可证，该数据集可自由用于学术与商业研究。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作领域，模仿学习依赖于高质量的示教数据集来训练策略，使其能够从视觉和状态信息中复现复杂动作。该数据集由cagedBirdy于2024年5月27日创建，基于LeRobot框架采集，核心研究问题聚焦于利用Franka机器人完成精密插销（peg-in-hole）任务。数据集包含72个回合、44185帧的双目立体视觉与关节状态数据，为机器人精细操作提供了丰富的多模态训练样本。其采用Apache-2.0许可证开源发布，降低了机器人学习研究的数据门槛，有望推动低成本、高精度的操作策略开发。

当前挑战

数据集致力于解决机器人精密装配中的多模态感知与动作耦合挑战，尤其是视觉反馈与低维状态信息融合下的高精度定位问题。构建过程中面临两大难点：首先，通过双摄像头立体视觉系统同步采集240×320分辨率图像，需保证帧率稳定在15FPS以避免时间错位；其次，从10维动作空间（可能包含关节角度或末端位姿）中去除示教者手部抖动噪声，同时确保72个回合内插销插入成功率的统计均衡性。此外，数据传输与存储采用parquet与mp4混合格式，需解决视频帧与状态帧的时间戳对齐问题。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作与技能学习的研究领域中，angle_peg_stereo_05_27_cam12数据集聚焦于精密装配任务中的销钉插入场景，通过Franka机械臂采集了72个操作片段，共计近4.4万帧多模态数据。数据集整合了来自双视角立体相机的视觉图像与机械臂状态信息，为模仿学习、行为克隆及强化学习等算法提供了高质量的基准测试平台。研究人员常利用该数据集训练模型从专家演示中习得插入策略，从而验证算法在高精度位姿控制与柔顺操作方面的泛化能力。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人精细操作领域中演示数据稀缺与特征异质性难以建模的学术难题。通过提供时间对齐的双目视觉序列与状态-动作对，研究者可系统探究视触觉融合对装配成功率的提升机制，分析状态空间与动作空间的高维耦合关系。数据集的公开性促进了不同算法在标准任务上的公平对比，推动了面向非结构化环境的鲁棒策略学习理论发展，为构建可迁移的机器人技能库奠定了数据基石。

实际应用

在实际工业场景中，该数据集可用于训练机械臂自动完成电子元件插装、零部件精密对接等装配工序。经该数据集训练的模型可直接部署于生产线，通过立体视觉实时感知工件位姿偏差，并自适应调整夹爪力控与轨迹规划，显著降低人工示教成本。此外，该数据集亦支撑了远程操作系统的自主化升级，使机器人能在狭小空间内实现毫米级精度的重复操作，提升制造过程的智能化水平。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于机器人精细操作领域，具体针对角度插拔任务（angle peg stereo）的模仿学习研究。利用Franka机械臂和立体视觉（cam0、cam1）采集了72个演示片段，涵盖约4.4万帧状态-动作对，为基于视觉的运动策略训练提供了高质量的多模态数据。前沿方向上，该数据集与LeRobot框架深度整合，支持端到端的模仿学习与行为克隆算法开发，助力实现机器人对复杂装配动作的泛化能力。同时，其发布依托HuggingFace生态，推动了开源机器人数据集标准化与可复现研究，对解决工业精密操作中的自主决策与实时控制难题具有重要示范意义。