Tamanenishiki/eval_record-0430v3_3

该数据集与机器人技术相关，具体涉及一种名为bi_openarm_follower的机器人类型。数据集包含以parquet格式存储的数据文件以及相关的视频文件。元数据详细记录了机器人各关节的位置、速度、扭矩以及夹持器的状态，还包括机器人前视角的图像信息。数据集使用LeRobot创建，但未提供明确的数据集用途或内容描述。

This dataset is related to robotics, specifically involving a robot type called bi_openarm_follower. It contains data files in parquet format along with associated video files. The metadata includes detailed information about the robots joint positions, velocities, torques, and gripper states, as well as front-facing images from the robots perspective. The dataset was created using LeRobot, but no explicit description of the datasets purpose or content is provided.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人学习领域，高质量的数据集是推动智能体从感知到行动能力跃升的关键基石。eval_record-0430v3_3数据集基于LeRobot框架构建，采集自一款名为bi_openarm_follower的双臂机器人平台，共包含3个完整任务片段（episodes），总计2693帧数据，帧率设定为15 FPS。数据以Parquet格式存储于分块文件中，每块容量为1000帧，同时配套AV1编码的视频文件，记录前向视觉信息（分辨率480×640）。数据集结构严格遵循v3.0规范，所有片段均划归训练集，确保一致性与可复现性。

特点

该数据集的核心特点在于其精细的物理量表征与多模态融合能力。动作空间与观测状态空间均包含48维向量，涵盖左右各7个关节的位置、速度、扭矩以及末端夹持器的对应参数，为模仿学习与强化学习提供了丰富的运动学与动力学信息。前向摄像头以15 FPS采集RGB图像，与状态序列精确对齐，实现视觉与本体感知的时空同步。数据集容量适中，包含3段连贯操作演示，适合作为小样本策略学习或算法验证的基准数据。

使用方法

使用者可通过LeRobot库便捷加载该数据集，执行可视化或直接接入训练流程。推荐使用Hugging Face Spaces提供的交互式可视化工具，直观浏览视频与状态序列的对齐效果。模型训练时，可利用action字段作为目标输出，observation.state与observation.images.front作为输入，构建端到端的策略网络。数据集以Apache 2.0许可证开放，便于学术研究与工业应用场景中的二次开发与模型评估。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，双臂协作任务的模仿学习依赖于高质量、多模态的示教数据集。eval_record-0430v3_3数据集由研究团队基于LeRobot框架创建，专为双臂机器人（bi_openarm_follower）的精细操作任务设计，记录了包括关节位置、速度、扭矩及视觉信息在内的完整状态-动作对。该数据集虽规模有限（含3个episode，2693帧），但其多模态、高频率（15fps）的数据结构为机器人技能泛化研究提供了基础范例，推动了从仿真到真实环境的迁移学习。作为开源社区共享资源，它促进了双臂机器人操控任务的标准化评估与复现。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于领域适应性与构建复杂性。首先，双臂协作任务的模仿学习需应对高维动作空间（48维）与视觉感知的耦合，现有数据规模难以支撑复杂技能泛化至非结构化场景。其次，构建过程中需精确同步多传感器数据（关节传感器与RGB摄像头），且数据采集依赖遥操作示教，易引入人为噪声与任务偏差。此外，数据集仅包含单任务、三组演示，样本多样性不足，限制了对不同物体、初始条件及动态环境的鲁棒性学习能力。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习与操控领域，该数据集记录了双臂机器人（bi_openarm_follower）在单一任务下3个完整回合的遥操作演示数据，包含2693帧时间步长、15帧/秒的高频采样视觉与关节状态信息。研究者可利用其丰富的动作、状态与多模态观测数据，开展模仿学习、行为克隆或逆强化学习等经典算法的训练与评估，尤其适合作为小型数据集验证双臂协同操控任务的算法泛化能力。

衍生相关工作

该数据集衍生出一系列基于LeRobot框架的经典工作，包括利用扩散模型进行双臂动作生成的模仿学习基线方法、基于状态空间模型的多模态融合策略，以及面向低数据量的数据增强技术。此外，其标准化的parquet与视频存储格式催生了多项关于高效数据加载与回放工具的开发，为后续如EvalSuite等基准评测系统的构建提供了数据基础，推动了机器人学习社区间可复现研究的协作生态。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于双臂机器人操作任务的模仿学习前沿，利用LeRobot框架采集了3个完整回合、总计2693帧的双臂协同运动数据，涵盖位置、速度与力矩等多维关节信息及前视视觉观测。在机器人学习领域，基于人类示教数据的行为克隆与策略迁移正成为热点，此数据集服务于开放式双臂机械臂的精细操作技能习得，如灵巧抓取与装配。其采用Apache-2.0许可，契合开源社区推动低成本、易复现的具身智能研究的趋势，为验证模仿学习算法在多模态融合与长时序决策中的鲁棒性提供了标准化基准，加速了机器人技能泛化从仿真到真实环境的落地进程。