ankile/real01c-insert-marker-d1-ours-sobol-r1-25k-nocf

该数据集是一个机器人学习数据集，使用LeRobot工具创建，专注于Franka机器人的操作任务。数据集包含50个训练episodes，总计15378帧，帧率为15fps，数据以parquet格式分块存储。特征包括机器人的状态观测（如笛卡尔位置、关节位置、速度、夹爪位置）、动作（如笛卡尔速度、关节速度、夹爪动作）、以及任务相关指标（如剩余步数、干预标志、成功标志、奖励、完成标志）。此外，数据集提供来自两个摄像头（标识符为18650758_left和25916956_left）的视频观察，分辨率为480x640，编码为h264。数据集适用于机器人控制、强化学习等研究，许可证为Apache 2.0。This is a robotic learning dataset developed with the LeRobot toolkit, focusing on manipulation tasks for the Franka robot. The dataset consists of 50 training episodes, totaling 15378 frames at a frame rate of 15 fps, with data stored in chunked parquet format. The included features cover robot state observations (e.g., Cartesian position, joint position, velocity, and gripper position), actions (e.g., Cartesian velocity, joint velocity, and gripper commands), as well as task-related metrics including remaining steps, intervention flag, success flag, reward, and completion flag. Additionally, the dataset provides video observations from two cameras with identifiers 18650758_left and 25916956_left, with a resolution of 480x640 and encoded in h264. This dataset is applicable to research in robot control, reinforcement learning and related fields, and is released under the Apache 2.0 license.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人学习领域，高质量示范数据的采集对策略泛化能力至关重要。本数据集依托LeRobot框架构建，以Franka机械臂为平台，针对单一任务采集了50个回合、共计15378帧的示范轨迹，采样频率为15帧每秒。构建过程中同步记录了本体状态与动作信息，涵盖笛卡尔位置、速度、关节角度及夹爪状态等多维变量，并通过parquet格式按块存储，视频流以mp4封装，形成结构化的训练数据。数据字段中设置干预标志、成功标志、奖励与有效标志等辅助变量，便于后续对示范质量进行筛选与加权。

使用方法

使用该数据集时，可遵循LeRobot框架的标准数据加载流程，依据meta/info.json中的路径模板解析parquet数据文件与对应视频文件，按chunk与file索引读取。训练环节中，观测字段可作为策略网络输入，动作字段作为监督目标，配合步骤剩余量实现动作分块或时序预测。干预标志与成功标志可用于筛选高质量片段或构建加权损失，策略编号与来源字段则支持多策略数据的混合训练。视频流可通过解码器逐帧读取，与状态数据按时间戳对齐，以支撑视觉-运动联合建模。

背景与挑战

背景概述

机器人学习领域长期受制于高质量操作数据的稀缺，演示数据的采集成本与泛化难度构成核心瓶颈。该数据集依托LeRobot框架构建，采用Franka机械臂采集50条演示轨迹、15378帧15fps同步视觉与本体状态记录，并引入干预标志与数据来源标识，折射出对策略学习与人类修正机制融合的探索。此类数据集的建立为视觉-运动策略的端到端训练提供了结构化基准，对推动可复现的机器人操作研究具有基础性意义，其多模态字段设计亦呼应了模仿学习与离线强化学习对细粒度监督信号的需求。

当前挑战

该数据集所面对的领域问题在于如何从有限演示中习得具备泛化性的操作策略，其核心挑战涵盖：视觉观测与本体感知的时序对齐与多模态融合，干预信号与成功标志稀疏条件下策略学习的稳定收敛，以及从笛卡尔与关节空间双重动作表示中解耦有效控制规律。构建过程中的挑战则体现为演示一致性的控制、干预与自主片段的边界标注、以及避免视觉冗余与动作噪声对策略的干扰。如何在50条演示规模下平衡数据多样性与任务单一性，仍是制约其泛化评估的关键难题。

常用场景

经典使用场景

在机器人模仿学习与精细操作研究领域，该数据集凭借Franka机械臂完成插笔任务的50条高质量示范轨迹，成为训练视觉-运动策略的经典基准。其15fps的同步视频与关节/笛卡尔状态流，结合插笔标志位与成功反馈，支持行为克隆、逆动力学建模及离线强化学习等范式，尤其契合从人类演示中学习接触密集型操作的核心需求。

解决学术问题

该数据集针对机器人学习中示范数据稀缺与任务成功信号稀疏的难题，通过提供带干预标志和阶段标注的多模态轨迹，使研究者能够解耦策略失败模式与恢复行为，进而验证鲁棒模仿学习、干预感知策略优化及失败检测算法的有效性。其细粒度状态-动作对为分析技能获取中的因果结构提供了实证基础。

实际应用

在工业装配、医疗操作等需高精度力控的场景中，该数据集可用于预训练插拔类任务的通用策略，并借助视觉与本体感知融合提升策略在真实环境中的泛化性。其包含的干预与成功标签亦支持构建人机协作框架下的自适应恢复系统，降低部署中的累积误差风险，推动机器人从演示中快速适应新工件几何。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，基于LeRobot框架构建的real01c-insert-marker-d1-ours-sobol-r1-25k-nocf数据集正推动着示教学习与自主策略优化的前沿探索。该数据集聚焦于Franka机械臂的插入标记任务，集成了多模态观测数据与动作指令，特别是通过引入干预标志、成功标志及步骤剩余量等元信息，为模仿学习与强化学习的融合提供了新范式。当前研究热点集中于利用此类高质量示教数据提升策略的泛化性与鲁棒性，尤其是在少样本与复杂接触任务中。该数据集对推动机器人精细操作、人机协作及工业自动化具有显著意义，为算法评估与可复现研究奠定了重要基础。