BrunoM42/robocasa_target_OpenStandMixerHead

---
license: apache-2.0
task_categories:
- robotics
tags:
- LeRobot
configs:
- config_name: default
data_files: data/*/*.parquet
---

This dataset was created using [LeRobot](https://github.com/huggingface/lerobot).

## Dataset Description

- **Homepage:** [More Information Needed]
- **Paper:** [More Information Needed]
- **License:** apache-2.0

## Dataset Structure

[meta/info.json](meta/info.json):
```json
{
"codebase_version": "v3.0",
"robot_type": "PandaOmron",
"total_episodes": 502,
"total_frames": 58100,
"total_tasks": 1,
"chunks_size": 1000,
"fps": 20,
"splits": {
"train": "0:502"
},
"data_path": "data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet",
"video_path": "videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4",
"features": {
"observation.images.robot0_eye_in_hand": {
"dtype": "video",
"shape": [
256,
256,
3
],
"names": [
"height",
"width",
"channel"
],
"video_info": {
"video.fps": 20,
"video.codec": "h264",
"video.pix_fmt": "yuv420p",
"video.is_depth_map": false,
"has_audio": false
},
"info": {
"video.height": 256,
"video.width": 256,
"video.codec": "h264",
"video.pix_fmt": "yuv420p",
"video.is_depth_map": false,
"video.fps": 20,
"video.channels": 3,
"has_audio": false
}
},
"observation.images.robot0_agentview_left": {
"dtype": "video",
"shape": [
256,
256,
3
],
"names": [
"height",
"width",
"channel"
],
"video_info": {
"video.fps": 20,
"video.codec": "h264",
"video.pix_fmt": "yuv420p",
"video.is_depth_map": false,
"has_audio": false
},
"info": {
"video.height": 256,
"video.width": 256,
"video.codec": "h264",
"video.pix_fmt": "yuv420p",
"video.is_depth_map": false,
"video.fps": 20,
"video.channels": 3,
"has_audio": false
}
},
"observation.images.robot0_agentview_right": {
"dtype": "video",
"shape": [
256,
256,
3
],
"names": [
"height",
"width",
"channel"
],
"video_info": {
"video.fps": 20,
"video.codec": "h264",
"video.pix_fmt": "yuv420p",
"video.is_depth_map": false,
"has_audio": false
},
"info": {
"video.height": 256,
"video.width": 256,
"video.codec": "h264",
"video.pix_fmt": "yuv420p",
"video.is_depth_map": false,
"video.fps": 20,
"video.channels": 3,
"has_audio": false
}
},
"annotation.human.task_description": {
"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
"fps": 20
},
"annotation.human.task_name": {
"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
"fps": 20
},
"observation.state": {
"dtype": "float64",
"shape": [
16
],
"fps": 20
},
"action": {
"dtype": "float64",
"shape": [
12
],
"fps": 20
},
"next.reward": {
"dtype": "float32",
"shape": [
1
],
"fps": 20
},
"next.done": {
"dtype": "bool",
"shape": [
1
],
"fps": 20
},
"timestamp": {
"dtype": "float32",
"shape": [
1
],
"names": null,
"fps": 20
},
"frame_index": {
"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
"names": null,
"fps": 20
},
"episode_index": {
"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
"names": null,
"fps": 20
},
"index": {
"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
"names": null,
"fps": 20
},
"task_index": {
"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
"names": null,
"fps": 20
}
},
"data_files_size_in_mb": 100,
"video_files_size_in_mb": 200
}
```

## Citation

**BibTeX:**

```bibtex
[More Information Needed]
```

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作学习领域，robocasa_target_OpenStandMixerHead数据集通过LeRobot平台构建，聚焦于单一任务场景。该数据集采集了PandaOmron机器人执行目标操作时的多模态交互数据，包含502个完整交互片段，总计58100帧，以20帧每秒的速率记录。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块约1000帧，同时配有对应的高清视频流，确保了时序动作与视觉观测的精确对齐。

使用方法

研究人员可利用该数据集进行机器人模仿学习与强化学习算法的训练与验证。数据以标准化的Parquet格式组织，可通过LeRobot工具链便捷加载，所有片段均划分为训练集。使用时需同步读取图像序列、状态动作对及任务标注，帧索引与时间戳确保了时序一致性。该数据集适用于学习厨房环境中目标导向的操作策略，为算法在真实世界机器人任务上的泛化能力提供基准。

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发展亟需高质量、大规模的真实世界交互数据作为支撑。robocasa_target_OpenStandMixerHead数据集应运而生，它依托于LeRobot开源框架构建，专注于记录机器人执行特定任务（如操作搅拌机头部）的完整轨迹。该数据集采集了PandaOmron机器人在502个任务片段中的多视角视觉观察、机器人状态与动作序列，共计超过5.8万帧数据，旨在为机器人技能学习提供结构化的示范数据。其创建反映了当前研究从仿真环境向真实物理世界迁移的趋势，通过提供实际传感器读数与动作对应关系，助力于提升机器人对复杂操作任务的泛化能力与适应性。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人操作任务中模仿学习与策略泛化的核心挑战，其难点在于如何从有限的示范中提炼出可迁移的技能，并适应真实环境中的动态变化与不确定性。在构建过程中，面临多重技术障碍：多传感器数据（如手眼相机与全局视角相机）的精确时间同步与标定、海量视频与状态数据的高效存储与读取、以及任务标注（如任务描述与名称）的标准化与一致性维护。此外，确保数据在真实物理交互中的多样性、覆盖不同环境条件与操作对象状态，亦是构建高质量机器人数据集所必须克服的困难。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，robocasa_target_OpenStandMixerHead数据集为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的训练资源。该数据集聚焦于单一任务场景，通过PandaOmron机器人执行操作，记录了包括手眼视角与全局视角在内的多模态视觉数据，以及机器人的状态与动作序列。这些数据使得研究者能够构建端到端的策略模型，模拟机器人完成特定目标动作的过程，为算法在复杂环境中的泛化能力奠定基础。

解决学术问题

该数据集致力于解决机器人操作任务中样本效率低下与泛化能力不足的学术难题。通过提供高质量、结构化的演示数据，它支持离线强化学习与行为克隆方法的训练，减少了在真实环境中进行昂贵试错的需求。其意义在于推动了数据驱动型机器人策略的发展，使算法能够从有限的人类示范中学习精细操作技能，为跨任务迁移与自适应学习提供了实证基础。

实际应用

在实际应用中，robocasa_target_OpenStandMixerHead数据集可服务于家庭服务机器人的开发与优化。例如，基于该数据训练的模型能够指导机器人执行厨房环境中的物品操作任务，如搅拌器头的放置与使用。这类技术有望提升机器人在日常生活中的自主性，减轻人力负担，并推动智能家居系统的演进，实现更自然的人机协作。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，robocasa_target_OpenStandMixerHead数据集作为LeRobot项目的一部分，聚焦于家庭环境下的灵巧操作任务。该数据集通过PandaOmron机器人采集了502个任务片段，包含多视角视觉观测与状态动作序列，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的训练资源。当前研究前沿集中于利用此类大规模真实世界数据，探索视觉-语言-动作的联合表征学习，以提升机器人在开放场景中的泛化能力。随着具身智能的兴起，该数据集支持了从仿真到真实迁移的热点方向，其结构化多模态数据正推动着端到端策略学习框架的发展，对实现通用家务机器人具有重要的实践意义。