cylinder-in-box-hillside-1

这是一个用于机器人学任务的数据集，包含1个剧集，313帧，1个任务，2个视频和1个数据块。数据集以Parquet格式存储，每个数据块包含1000个样本。数据集提供了两个摄像头视角的图像数据、机器人状态、动作和时间戳等信息。所有数据均无音频，视频编码为AV1格式，像素格式为yuv420p。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: willnorris/cylinder-in-box-hillside-1
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (robotics)
• 标签: LeRobot
• 创建工具: LeRobot

数据集结构

• 配置名称: default
• 数据文件: data//.parquet
• 总集数: 1
• 总帧数: 313
• 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

1. observation.images.cam1:

   • 类型: 视频
   • 形状: [480, 640, 3]
   • 属性: 高度、宽度、通道
   • 视频信息:
     • 帧率: 30.0
     • 分辨率: 480x640
     • 通道: 3
     • 编码: av1
     • 像素格式: yuv420p
     • 非深度图
     • 无音频

2. observation.images.cam2:

   • 类型: 视频
   • 形状: [480, 640, 3]
   • 属性: 高度、宽度、通道
   • 视频信息: 同cam1

3. observation.state:

   • 类型: float32
   • 形状: [6]
   • 属性:
     • 电机: shoulder_pan, shoulder_lift, elbow_flex, wrist_flex, wrist_roll, gripper

4. action:

   • 类型: float32
   • 形状: [6]
   • 属性: 同observation.state

5. timestamp:

   • 类型: float32
   • 形状: [1]

6. frame_index:

   • 类型: int64
   • 形状: [1]

7. episode_index:

   • 类型: int64
   • 形状: [1]

8. task_index:

   • 类型: int64
   • 形状: [1]

9. next.done:

   • 类型: bool
   • 形状: [1]

10. index:

    • 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

在机器人技术领域，数据采集的精确性至关重要。该数据集通过LeRobot平台构建，采用SO100型机器人执行单一任务，以30fps的采样频率记录了313帧完整操作序列。数据以分块形式存储于parquet文件中，每个数据块容量为1000帧，确保了数据存储的高效性与完整性。整个采集过程包含2个视频流和1个训练分割，通过多模态传感器同步记录了机器人的运动状态与环境交互。

特点

该数据集展现了机器人操作任务的典型特征，其核心优势在于多模态数据的深度融合。数据集提供双视角视觉信息，两个摄像头分别以480×640分辨率的三通道图像同步记录操作场景。机器人状态观测与动作控制均采用6维浮点向量表征，对应肩部平移、肩部抬升、肘部弯曲等六个关节自由度。时间戳与帧索引的精确标注为时序分析提供了坚实基础，而完成状态标识则便于任务终止条件的判定。

使用方法

针对机器人学习研究，该数据集提供了标准化的使用流程。研究者可通过解析parquet格式的数据文件获取结构化信息，其中观测数据包含视觉图像与关节状态，动作数据则对应控制指令。视频数据以MP4格式独立存储，采用AV1编解码器确保压缩效率。数据集支持按帧索引进行时序分析，也可通过任务索引实现特定操作片段的提取，为模仿学习与强化学习算法验证提供了完整的数据支撑。

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机器人控制研究的重要基础资源，其发展始终与智能体环境交互能力的提升密切相关。cylinder-in-box-hillside-1数据集由HuggingFace的LeRobot项目团队构建，采用Apache 2.0开源协议，专注于多视角视觉感知与机械臂协同操作的场景建模。该数据集通过双摄像头系统记录480×640分辨率的RGB视频流，同步采集六自由度机械臂的关节状态与动作指令，形成包含313帧连续交互序列的完整任务轨迹。这类数据集为机器人模仿学习与策略泛化研究提供了真实世界的物理交互基准，推动着具身智能在复杂环境中的适应性发展。

当前挑战

机器人操作数据集构建面临环境动态性与数据一致性的双重考验。在领域问题层面，机械臂在非结构化环境中的物体抓取与放置任务需解决视觉-动作映射的歧义性挑战，特别是当目标物体处于倾斜平面时，姿态估计与力控制之间的耦合关系会显著影响操作成功率。数据集构建过程中，多传感器时序同步精度与数据存储效率成为关键制约因素，高帧率视频流与关节状态数据的实时对齐要求严格的硬件同步机制，而大规模交互数据的压缩存储又需平衡视觉质量与计算资源消耗。此外，有限的任务多样性也制约着策略模型的跨场景迁移能力。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，该数据集通过记录六自由度机械臂在丘陵地形环境中执行圆柱体放置任务的完整操作序列，为模仿学习算法提供了标准化的训练基准。其多视角视觉观测与关节状态数据相结合的特性，使得研究者能够系统分析复杂地形下的机械臂轨迹规划策略。

实际应用

在工业自动化场景中，该数据集可直接应用于物流分拣系统的抓取策略优化。基于真实机械臂操作数据训练的模型，能够有效提升在倾斜表面处理圆柱形工件的成功率，为智能制造领域的自适应抓取系统提供了可靠的技术验证平台。

衍生相关工作

该数据集催生了多项基于LeRobot框架的衍生研究，包括多模态感知的机械臂控制算法改进、基于时空注意力的操作策略生成模型等经典工作。这些研究通过扩展数据集的语义标注维度，持续推动着机器人操作技能迁移学习领域的技术革新。