record-test

这是一个用于机器人学领域的 dataset，包含了机器人执行任务时的动作和状态数据。数据集共有6个剧集，5786帧，1个任务，没有视频文件。数据以Parquet格式存储，每个文件包含1000个数据点。数据集的帧率为30fps，并且提供了训练数据的分割信息。

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: robotics
• 标签: LeRobot
• 配置:
  • 默认配置数据文件路径: data/*/*.parquet

数据集描述

• 创建工具: LeRobot
• 主页: [More Information Needed]
• 论文: [More Information Needed]

数据集结构

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: so101_follower
• 总集数: 6
• 总帧数: 5786
• 总任务数: 1
• 总视频数: 0
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 30 fps
• 分割:
  • 训练集: 0:6
• 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

特征

• 动作 (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
• 观察状态 (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
• 时间戳 (timestamp):
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
• 帧索引 (frame_index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 集索引 (episode_index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 索引 (index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 任务索引 (task_index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]

引用

• 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，高质量的数据采集对算法训练至关重要。record-test数据集基于LeRobot开源框架构建，采用Apache-2.0许可协议，通过SO101型跟随机器人采集了6个完整任务片段。数据以30fps的采样频率记录，包含5786帧动作状态信息，采用分块存储机制，每个数据块容量设置为1000帧，并以Parquet格式高效存储关节位置、时间戳等关键特征。

特点

该数据集聚焦机械臂控制研究，其显著特点是包含六自由度机械臂的完整运动学参数，涵盖肩部平移、肩部抬升、肘部屈曲等关节位置信息。数据结构设计科学，每个观测样本均配有精确的时间戳和帧索引，支持按任务或片段进行灵活检索。特别值得注意的是，动作空间与观测空间采用同构设计，为模仿学习算法提供了天然的对称性优势。

使用方法

研究者可通过解析Parquet文件直接获取时空对齐的机械臂状态序列，其中action字段对应控制指令，observation.state字段反映实际关节位置。数据集已预置训练集划分方案，建议采用帧索引实现数据批加载。对于时序建模任务，可利用timestamp字段构建连续轨迹；而episode_index字段则支持基于完整片段的强化学习训练。

背景与挑战

背景概述

record-test数据集由LeRobot项目团队构建，专注于机器人技术领域，旨在为机器人动作控制与状态观测提供高质量的数据支持。该数据集基于Apache-2.0许可协议发布，采用先进的机器人硬件so101_follower采集数据，包含6个完整任务片段，共计5786帧动作与状态观测记录。其核心研究问题聚焦于多自由度机械臂的精准控制与状态反馈，为机器人学习算法的训练与验证提供了重要基础。

当前挑战

该数据集在解决机器人动作控制问题时面临两大挑战：其一，多自由度机械臂的连续动作空间建模复杂度高，需在有限样本中捕捉高维动作与状态间的非线性关系；其二，实际部署中机械部件的物理延迟与传感器噪声导致时序数据对齐困难。在构建过程中，研究团队需克服硬件同步精度不足的难题，同时确保高频率（30fps）数据采集中动作指令与状态反馈的严格时序匹配。

常用场景

经典使用场景

在机器人控制领域，record-test数据集为研究人员提供了一个标准化的测试平台，用于验证和优化机械臂的运动控制算法。该数据集记录了机械臂各关节的位置信息，涵盖了从肩部到腕部的完整运动链，为轨迹规划和动态控制研究提供了丰富的实验数据。

实际应用

在工业自动化场景中，record-test数据集可直接用于机械臂控制系统的调试与优化。生产线上的装配、焊接等精密操作均可基于该数据集进行动作轨迹的预训练，显著降低实体机器人的调试风险与成本。其标准化的数据格式更便于不同厂商设备间的控制算法迁移。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的研究工作主要集中在强化学习在机械臂控制中的应用，包括但不限于基于模仿学习的轨迹生成算法改进、多关节协同运动的神经网络控制器设计等。部分学者还利用其时序特征开发了新型的预测控制框架，推动了机器人控制领域的算法创新。