move_the_block_from_the_left_o_20251124_233735

该数据集使用LeRobot工具创建，包含50个剧集，共2837帧，1个任务。数据以Parquet文件格式存储，并包含相关视频文件。数据集结构包括动作、观察状态、图像、时间戳、帧索引等信息。数据集适用于机器人学相关任务。

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: 机器人技术
• 标签: LeRobot
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)

数据集规模

• 总任务数: 1
• 总回合数: 50
• 总帧数: 2837
• 数据分块大小: 1000
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 500 MB
• 帧率: 5 FPS
• 原始帧率: 30 FPS

数据结构

• 数据格式: Parquet文件
• 数据路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 训练集划分: 0:50

特征字段

动作特征 (action)

• 数据类型: float32
• 维度: [6]
• 关节名称:
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

观测状态 (observation.state)

• 数据类型: float32
• 维度: [6]
• 关节名称:
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

图像观测

基础摄像头图像 (observation.images.base_0_rgb)

• 类型: 视频
• 分辨率: 480×640×3
• 视频编码: h264
• 像素格式: yuv420p
• 帧率: 30 FPS
• 音频: 无

左腕摄像头图像 (observation.images.left_wrist_0_rgb)

• 类型: 视频
• 分辨率: 480×640×3
• 视频编码: h264
• 像素格式: yuv420p
• 帧率: 30 FPS
• 音频: 无

索引字段

• 时间戳 (timestamp): float32[1]
• 帧索引 (frame_index): int64[1]
• 回合索引 (episode_index): int64[1]
• 索引 (index): int64[1]
• 任务索引 (task_index): int64[1]

技术信息

• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: so100_follower
• 下采样来源: datasets20251124_233735

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作研究领域，move_the_block_from_the_left_o_20251124_233735数据集通过LeRobot平台系统构建，采用so100_follower型机器人执行单一任务，共采集50个完整交互片段，涵盖2837帧数据。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块容量为1000帧，原始视频以30帧率录制后降采样至5帧率处理，确保数据高效性与完整性。

特点

该数据集以多模态特征著称，包含六维关节位置的动作与状态观测，以及双视角RGB视频流（基座与左腕摄像头），分辨率达640x480。数据结构严谨，配备时间戳、帧索引与任务索引等元数据，支持机器人学习任务的细粒度分析。数据规模适中，总存储量约600MB，平衡了实用性与计算资源需求。

使用方法

研究者可通过加载标准Parquet格式文件访问数据集，利用预定义特征键直接提取关节运动轨迹与视觉观测。训练集涵盖全部50个任务片段，适用于模仿学习或强化学习算法开发。视频数据以MP4格式独立存储，支持与状态数据同步解析，为机器人操作策略研究提供完整实验基础。

背景与挑战

背景概述

机器人操作任务数据集作为强化学习与视觉控制交叉领域的重要资源，其发展源于对复杂环境交互行为建模的迫切需求。move_the_block_from_the_left_o_20251124_233735数据集由LeRobot平台于2025年构建，采用so100_follower型机器人采集多模态交互数据，聚焦于物体空间转移这一经典操作任务。该数据集通过整合关节状态观测与双视角视觉信息，为机器人动作策略学习提供了包含2837帧连续交互序列的标准化基准，其结构化特征设计显著推动了具身智能在精细操作任务中的实证研究进程。

当前挑战

在机器人操作领域，精准控制多自由度机械臂完成物体位移任务需克服动态环境感知与运动规划耦合的复杂性。该数据集构建过程中面临多源传感器时序对齐的技术难点，需协调30Hz原始视频流与5Hz控制指令的下采样同步。此外，六维连续动作空间与高维视觉观测的异构数据融合要求精密标定，而有限的任务场景与50条训练样本的规模限制了对泛化能力的验证维度。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作任务研究领域，该数据集通过记录六自由度机械臂执行积木搬运任务的完整轨迹数据，为模仿学习算法提供了标准化的训练素材。数据集包含2837帧高质量图像与关节状态数据，完整呈现了从初始位置抓取到目标位置放置的操作流程，为机器人动作规划研究建立了可靠的实验基准。

实际应用

在工业自动化场景中，该数据集支撑的算法模型可直接应用于装配线上的物料搬运任务。通过模拟真实环境中的抓取放置操作，训练出的控制策略能够适应不同形状物体的抓取需求，为智能仓储、柔性制造等领域的机器人系统提供了可靠的技术方案，显著提升了生产流程的自动化水平。

衍生相关工作

基于该数据集的结构特点，研究社区衍生出多项创新工作，包括结合视觉语言模型的指令跟随系统、多任务联合学习的控制框架等。这些工作通过扩展数据集的利用方式，发展了分层强化学习、元学习等先进方法在机器人领域的应用，形成了从基础操作到复杂技能学习的完整技术路线。