record-test

该数据集是一个与机器人学相关的数据集，包含了机器人的行动和观察状态、从不同视角获取的图像以及其他元数据。数据集共有1个剧集，255帧，2个视频和1个数据块。所有数据采用Apache-2.0许可证。数据集的结构包括行动和观察状态的特征，例如肩部、肘部、手腕的位置和夹爪的位置，以及顶部和手腕的图像。每个数据块的大小为1000，帧率为30fps。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称：stepdc/record-test
• 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：1
• 总帧数：255
• 总任务数：1
• 总视频数：2
• 总块数：1
• 块大小：1000
• 帧率：30 FPS
• 数据格式：Parquet
• 数据路径：data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径：videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4
• 分割：训练集（train: 0:1）

特征描述

动作特征（action）

• 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

观测状态特征（observation.state）

• 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

顶部图像观测（observation.images.top）

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

腕部图像观测（observation.images.wrist）

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

其他特征

• timestamp：float32，形状[1]
• frame_index：int64，形状[1]
• episode_index：int64，形状[1]
• index：int64，形状[1]
• task_index：int64，形状[1]

技术信息

• 代码库版本：v2.1
• 机器人类型：so101_follower
• 创建工具：LeRobot（https://github.com/huggingface/lerobot）

引用信息

• 主页：[More Information Needed]
• 论文：[More Information Needed]
• BibTeX：[More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，record-test数据集依托LeRobot框架构建，采用实际机器人操作场景记录方式。数据采集自so101_follower型机器人，通过多模态传感器同步记录机械臂关节位置、状态观测值及双视角视觉信息，以30fps采样率生成时序连续的演示数据，最终以分块parquet格式存储确保数据完整性。

特点

该数据集呈现高度结构化的机器人操作特征，包含6自由度机械臂的动作指令与状态反馈，配备顶部和腕部双视角480p彩色视频流。数据维度涵盖关节角度控制、时空索引及任务标识，支持端到端模仿学习研究。其多模态对齐设计与精确时间戳标注为机器人行为克隆提供了可靠基准。

使用方法

研究者可通过加载parquet数据文件获取机器人操作序列，利用帧索引实现动作-观测对齐。视频数据与状态数据可通过episode_chunk和episode_index进行关联检索，适用于行为克隆、逆强化学习等算法训练。数据集采用Apache 2.0许可，支持学术与工业界直接用于机器人控制模型开发。

背景与挑战

背景概述

机器人学习领域近年来对高质量示范数据集的需求日益增长，record-test数据集应运而生。该数据集由LeRobot团队基于Apache 2.0许可证构建，专门针对SO101型跟随机器人的运动控制问题。数据集包含多模态观测数据，涵盖关节状态、视觉感知和时间序列信息，为机器人模仿学习与行为克隆研究提供重要支撑。其结构化设计体现了现代机器人学习对可重复性和标准化数据格式的追求，虽然具体创建时间和主要研究人员信息尚未公开，但该数据集无疑为机器人控制算法的开发与验证提供了宝贵资源。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人运动控制中的高维状态-动作映射难题，其核心挑战在于如何有效整合多源异构传感器数据。构建过程中面临数据同步精度保障的挑战，需要确保机械臂关节角度与双视角视觉数据的时间对齐。数据标注方面存在运动轨迹平滑性与任务语义一致性的平衡问题，同时需要处理高分辨率视频流带来的存储与计算压力。在算法层面，如何从有限示教样本中提取可泛化的控制策略，以及处理机械臂运动学约束与视觉感知的耦合关系，都是亟待解决的关键问题。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，record-test数据集通过多模态传感器数据记录机械臂操作过程，为模仿学习算法提供高质量训练样本。其顶部摄像头和腕部摄像头同步采集的视觉信息与六自由度关节动作数据形成时空对齐，使得研究者能够构建端到端的视觉运动策略模型，实现从视觉观察到关节控制的精准映射。

衍生相关工作

基于该数据格式标准，衍生出多项机器人学习领域的经典研究。包括基于时空注意力的多视角视觉编码器设计、跨模态表示学习框架以及分层强化学习策略，这些工作显著推动了从演示数据中学习复杂操作技能的技术发展，为构建通用机器人操作系统奠定数据基础。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，record-test数据集作为LeRobot生态的重要组成部分，正推动模仿学习与行为克隆技术的前沿探索。该数据集通过多视角视觉观测与高精度关节状态数据的同步记录，为端到端机器人策略学习提供了宝贵资源。当前研究热点集中于跨模态表征学习，利用时空特征融合技术提升机械臂操作任务的泛化能力。随着具身智能研究的兴起，此类高质量示教数据成为训练大规模视觉-运动转换模型的关键支撑，对实现通用机器人操作技能具有重要推动作用。