demo_insert_connector_from_rest_dag1_center

这是一个关于机器人学的数据集，包含51个剧集，共14166帧，1个任务，204个视频。数据集以Parquet格式存储，并提供了相关视频文件。数据集中的特征包括动作、观察状态、左右手腕和前侧的图像信息，以及时间戳、帧索引、剧集索引等。

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
• 总片段数: 51
• 总帧数: 14166
• 总视频数: 204
• 数据块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 30fps

数据划分

• 训练集: 全部51个片段

数据结构

数据文件

• 格式: Parquet
• 路径模式: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet

视频文件

• 格式: MP4
• 路径模式: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征描述

动作特征 (action)

• 数据类型: float32
• 维度: [14]
• 关节位置:
  • 左肩平移、左肩抬升、左肘弯曲、左腕弯曲、左腕侧移、左腕旋转
  • 右肩平移、右肩抬升、右肘弯曲、右腕弯曲、右腕侧移、右腕旋转
  • 左夹爪、右夹爪

状态观测 (observation.state)

• 数据类型: float32
• 维度: [14]
• 关节位置: 与动作特征相同

图像观测

所有图像特征均为视频格式，分辨率224×224，30fps，AV1编码，无音频：

• 左腕图像 (observation.images.wrist_left)
• 右腕图像 (observation.images.wrist_right)
• 前视图像 (observation.images.front)
• 侧视图像 (observation.images.side)

索引特征

• 时间戳 (timestamp): float32[1]
• 帧索引 (frame_index): int64[1]
• 片段索引 (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: v2.1
• 机器人类型: sam_evt2

引用信息

• 论文: 待补充
• 主页: 待补充
• BibTeX: 待补充

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，数据集的构建方式直接影响其应用价值。该数据集通过LeRobot平台系统采集，包含51个完整任务片段，总计14166帧数据，以30帧每秒的速率记录。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每个数据块容纳1000个片段，确保高效存取与处理。采集过程中，机器人执行单一任务，涵盖左右机械臂的14个关节位置动作及多视角视觉观测，为机器人学习研究提供结构化数据基础。

使用方法

针对机器人学习研究需求，该数据集支持端到端的算法训练与验证。研究者可通过标准数据加载接口读取Parquet格式的片段数据，其中动作指令与状态观测形成对应映射关系。多路视觉数据以MP4格式独立存储，便于计算机视觉模块的单独调用。数据集已预设训练集划分，涵盖全部51个任务片段，使用者可基于帧级索引实现数据切片，结合时间戳信息构建连续决策序列，适用于行为克隆、逆强化学习等典型机器人学习范式。

背景与挑战

背景概述

机器人学习领域正经历从仿真环境向真实世界过渡的关键阶段，demo_insert_connector_from_rest_dag1_center数据集应运而生。该数据集由LeRobot研究团队基于Apache 2.0协议构建，专门针对双臂机器人操作任务设计。其核心研究目标在于解决复杂环境中机械臂协同操作的感知与控制问题，通过采集14维关节空间动作数据与多视角视觉观测信息，为模仿学习与强化学习算法提供真实世界交互样本。该数据集包含51条完整操作序列与14166帧多模态数据，标志着机器人技能迁移研究向实际应用场景迈出重要一步。

当前挑战

该数据集致力于攻克双臂机器人精细操作中的动作规划与多模态感知融合难题。具体挑战包括：在领域问题层面，需解决高维连续动作空间下的精确轨迹生成、多视角视觉信息与关节状态的对齐、以及动态环境中的长期任务规划等核心问题；在构建过程中，面临多传感器时序同步、大规模视频数据压缩存储、机械臂控制指令与视觉观测的精确标定等工程挑战，这些因素共同构成了机器人操作技能学习的核心瓶颈。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，该数据集通过双机械臂操作场景的丰富记录，为模仿学习算法提供了标准化的训练基准。其包含的51个完整任务片段和14166帧数据，完整呈现了连接器插拔任务的执行过程，涵盖了从多视角视觉观察到关节位置控制的完整闭环。这种结构化的数据组织方式使得研究人员能够直接应用于策略网络的训练与验证，特别是在需要精确轨迹规划的复杂操作任务中展现出重要价值。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人模仿学习中多模态感知与运动控制协同优化的关键难题。通过同步记录四路视觉观测和14维关节状态数据，为研究视觉-动作对应关系提供了高质量基准。其丰富的时空标注信息支持了从原始感知到精细动作生成的端到端学习框架验证，显著推进了基于视觉的机器人操作策略在真实环境中的泛化能力研究，为克服仿真到现实迁移的领域鸿沟提供了重要数据支撑。

实际应用

在工业自动化场景中，该数据集支撑的连接器插拔技术可直接应用于电子制造领域的精密装配流程。基于数据驱动的控制策略能够适应不同规格连接器的插拔力度和对准精度要求，显著提升生产线的柔性与可靠性。这种技术方案还可扩展至其他需要精细操作的工业场景，如微型元件组装、精密仪器维修等，为智能制造系统提供了可复用的技术范式。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作学习领域，该数据集凭借其多视角视觉感知与双机械臂关节控制数据，正推动模仿学习与视觉运动策略的前沿探索。研究者通过融合手腕与外部视角的视频流，结合14维关节状态空间，致力于开发能够适应动态环境的跨模态表示学习框架。随着具身智能研究热潮的兴起，此类高精度时序数据为机器人复杂任务泛化能力提供了关键支撑，尤其在精细装配操作场景中展现出重要应用潜力。