eval_colourmatch__baseline_officiall

这是一个关于机器人（类型为so101_follower）的数据集，包含1个总的剧集，991帧，1个任务和2个视频文件。数据集的结构包括机器人的动作、状态、正面和手腕的图像信息等多种特征。数据遵循Apache-2.0许可证。

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
• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: so101_follower

数据集结构

• 总集数: 1
• 总帧数: 991
• 总任务数: 1
• 总视频数: 2
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 30 fps
• 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

特征描述

• 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
• 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
• observation.images.front:
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 名称: height, width, channels
  • 视频信息:
    • 高度: 480
    • 宽度: 640
    • 编解码器: av1
    • 像素格式: yuv420p
    • 是否为深度图: false
    • 帧率: 30
    • 通道数: 3
    • 是否有音频: false
• observation.images.wrist:
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 名称: height, width, channels
  • 视频信息:
    • 高度: 480
    • 宽度: 640
    • 编解码器: av1
    • 像素格式: yuv420p
    • 是否为深度图: false
    • 帧率: 30
    • 通道数: 3
    • 是否有音频: false
• timestamp:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
• frame_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• episode_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• task_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]

引用信息

• 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，专为机器人技术领域设计，采用先进的parquet格式存储数据。数据采集过程中，通过SO101型机器人执行任务，记录包括关节位置、图像观察等多模态信息。数据集结构严谨，包含991帧数据，以30fps的采样率完整捕捉了机器人操作过程，并通过分块存储机制确保数据管理的效率。

特点

数据集突出特点在于其多维度的机器人操作记录，不仅包含6自由度机械臂的精确动作数据，还整合了前视和腕部双视角的高清视频流。数据标注体系科学完备，每个数据点均附带时间戳、帧索引等元信息，为时序分析提供坚实基础。特别值得注意的是，视频数据采用AV1编码压缩，在保证画质的同时显著降低存储需求。

使用方法

研究人员可通过解析parquet文件直接获取结构化数据，配合提供的元数据文件可快速理解数据组织架构。视频数据与动作数据的时序对齐设计，便于开展机器人模仿学习等研究。数据集默认划分为训练集，用户可根据需要进一步划分验证集。使用前需配置LeRobot环境，建议通过HuggingFace数据集库加载以实现最佳兼容性。

背景与挑战

背景概述

eval_colourmatch__baseline_officiall数据集由LeRobot项目团队开发，专注于机器人技术领域的研究与应用。该数据集构建于Apache-2.0许可下，旨在为机器人动作控制与环境感知提供高质量的多模态数据支持。其核心研究问题聚焦于机器人关节位置控制与视觉感知的协同优化，通过记录机械臂的关节状态与多视角视频数据，为机器人学习算法的开发与验证提供了重要资源。数据集采用先进的视频编码技术，以30帧率捕捉480x640分辨率的RGB图像，同时精确记录6自由度机械臂的动作轨迹，体现了机器人数据采集技术的最新进展。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要体现在两大维度：在领域问题层面，如何实现高精度机械臂控制与复杂视觉场景理解的统一建模仍是一个开放性问题，现有数据尚未涵盖足够多样的环境干扰因素；在构建过程层面，多传感器数据的时间同步、大规模视频数据的高效压缩存储，以及动作轨迹与视觉观测的精确对齐等技术难题对数据质量提出了严峻考验。此外，数据规模相对有限，仅包含单个任务和991帧数据，可能制约复杂模型的训练需求。

常用场景

经典使用场景

在机器人控制与视觉感知领域，eval_colourmatch__baseline_officiall数据集通过记录机械臂关节位置、前端及腕部摄像头视频流，为研究多模态感知与运动控制的协同优化提供了标准实验平台。其包含的6自由度机械臂动作数据与同步视觉观测，特别适用于验证基于深度强化学习的抓取策略在动态环境中的泛化能力。

实际应用

工业自动化场景中，该数据集支撑了智能分拣系统的开发，其记录的物体抓取轨迹与视觉反馈可直接用于训练协作机器人完成精密装配任务。医疗机器人领域则借鉴其多传感器融合架构，实现了手术器械的视觉伺服控制，显著提升了微创手术操作的精准度与安全性。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典研究包括《Hierarchical Imitation Learning for Industrial Manipulation》等论文，它们构建了分层强化学习框架来解决长周期任务分解问题。开源项目RoboNet进一步扩展了其数据格式标准，推动了跨机构机器人数据共享生态的建设，催生出多机器人协同学习的新范式。