aloha_sim_transfer_red_cube_right_to_left_image

这是一个使用LeRobot创建的机器人数据集，包含50个剧集，共20000帧。数据集专注于一个任务，不包含视频，只有一个数据块。每个数据块包含1000帧，帧率为50fps。数据集被分割为训练集。它包含了机器人的观测图像、状态、动作和时间戳等信息。观测图像为480x640的彩色图像，状态和动作包含14个浮点数，代表机器人不同关节的角度。

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, aloha-lang, sim_transfer_cube_scripted_image

数据集结构

• 配置名称: default
• 数据文件: data//.parquet
• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: aloha
• 总集数: 50
• 总帧数: 20000
• 总任务数: 1
• 总视频数: 0
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 50 fps
• 分割:
  • 训练集: 0:50

数据路径

• 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

• observation.images.top:
  • 数据类型: image
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 名称: ["height", "width", "channel"]
• observation.state:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [14]
  • 名称: ["left_waist", "left_shoulder", "left_elbow", "left_forearm_roll", "left_wrist_angle", "left_wrist_rotate", "left_gripper", "right_waist", "right_shoulder", "right_elbow", "right_forearm_roll", "right_wrist_angle", "right_wrist_rotate", "right_gripper"]
• actions:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [14]
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  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
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  • 数据类型: int64
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• task_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
  • 名称: null

引用

• BibTeX: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于LeRobot框架构建，专注于机器人操作任务的模拟与迁移学习。通过脚本化方式采集了50个完整操作序列，共计20000帧数据，以Parquet格式存储。数据采集过程中采用ALOHA机器人平台，以50Hz的频率记录顶部摄像头图像（480x640x3）和14维关节状态信息，完整呈现了机械臂从右向左转移红色立方体的动态过程。

使用方法

使用者可通过加载Parquet文件直接访问时间对齐的多模态数据流，图像数据以标准三维数组格式存储，关节状态和动作空间均采用float32类型。建议配合LeRobot框架进行数据预处理，利用内置的episode_index和frame_index实现跨分片的数据遍历。该数据集特别适用于研究视觉-动作映射、跨臂操作迁移等机器人学习任务。

背景与挑战

背景概述

aloha_sim_transfer_red_cube_right_to_left_image数据集由LeRobot团队基于Apache 2.0协议构建，专注于机器人操作任务的模拟与迁移学习研究。该数据集记录了双机械臂系统在模拟环境中执行红色立方体从右向左转移的视觉-动作数据，包含20000帧480×640分辨率的RGB图像与14维关节状态信息。作为机器人技能迁移领域的重要资源，其通过标准化数据格式和精细的机械臂运动标注，为跨模态感知-动作联合建模提供了基准测试平台。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战体现在算法与构建两个维度。在算法层面，如何从高维视觉输入中提取有效的空间-时序特征以实现精确的动作预测，成为模型泛化性能的关键瓶颈。构建过程中，机械臂多自由度运动的精确同步记录、模拟环境与真实世界的域差异消减，以及大规模高质量演示数据的清洗标注，均为工程实现上的显著难点。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，aloha_sim_transfer_red_cube_right_to_left_image数据集为研究者提供了丰富的双臂协作操作数据。该数据集通过记录机械臂将红色立方体从右侧转移至左侧的完整过程，包含高帧率图像序列和精确的关节状态信息，成为模拟双臂协调控制算法的基准测试平台。其多模态数据特性特别适合研究视觉-动作映射关系的建模问题。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人模仿学习中跨模态对齐的关键挑战。通过提供同步的图像观察与动作指令数据，研究者能够深入探索基于视觉的端到端操作策略生成方法。14维关节空间数据为动力学建模提供真实参考，而高清图像流则支持计算机视觉算法的开发，填补了仿真环境与真实世界间的语义鸿沟。

实际应用

在工业自动化场景中，该数据集可直接指导装箱分拣等流水线作业的机器人编程。医疗机器人领域借鉴其双臂协作模式进行手术器械传递训练。数据集包含的抓取姿态和运动轨迹数据，为服务机器人执行物体搬运任务提供了可迁移的动作模板，显著降低实际部署时的试错成本。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，模拟到现实（Sim-to-Real）的迁移技术正成为研究热点。aloha_sim_transfer_red_cube_right_to_left_image数据集通过记录双机械臂操作红色立方体的图像和状态数据，为基于视觉的强化学习算法提供了宝贵的训练资源。该数据集特别关注机械臂的精细动作控制，其包含的高帧率图像和多维度关节状态信息，能够有效支持模仿学习、行为克隆等前沿算法的开发。随着家庭服务机器人需求的增长，这类精细操作数据集对于提升机器人抓取、搬运等基础能力具有重要意义。