ankile/real01c-marker-insert-d1-baseline-uniform-r0

该数据集使用LeRobot创建，包含50个训练任务片段，总计9811帧，采用Franka机器人，数据格式为parquet，包含观察状态（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）、奖励、完成标志、步骤剩余、任务索引等特征，并附带视频数据（分辨率480x640，帧率15fps）。数据集总大小约300MB，采用Apache 2.0许可证。This dataset is constructed with LeRobot, consisting of 50 training task episodes, totaling 9811 frames, and is collected using Franka robots. The data is stored in parquet format, including features such as observation states (e.g., Cartesian position, joint position, velocity, gripper position), actions (e.g., Cartesian velocity, joint velocity, gripper actuation), rewards, done flags, remaining steps, task indices, etc. It also includes video data with a resolution of 480×640 and a frame rate of 15 fps. The total size of the dataset is approximately 300 MB, and it 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，高质量示范数据是训练精细操作策略的基础。该数据集依托LeRobot框架构建，聚焦于Franka机械臂执行标记插入任务。数据采集过程中，操作者通过遥操作方式控制机械臂完成100次任务示范，每轮任务以15帧每秒的频率记录，共获得19234帧多模态时序数据。原始数据经标准化处理后，按分块策略存储为Parquet格式，同时将双目视觉信号编码为H.264视频流，并同步记录末端执行器位姿、关节状态、动作指令及任务进度等结构化信息，最终形成统一的训练集划分。

使用方法

在具体使用层面，研究者可借助LeRobot工具链便捷地加载该数据集。通过HuggingFace数据集接口，可直接读取Parquet文件中的结构化状态与动作序列，同时利用视频解码模块提取视觉观测。训练时，既可将状态与动作配对用于行为克隆，也可利用奖励与完成标志构建离线价值学习任务。干预标记与步骤剩余量字段为分层策略学习提供了额外线索。数据按分块存储的设计支持流式加载，有效降低内存占用。使用者应遵循Apache-2.0协议，并在研究中引用LeRobot框架及相应数据来源。

背景与挑战

背景概述

机器人学习领域长期依赖高质量示范数据以训练策略模型，LeRobot框架的推出为标准化数据采集与共享提供了统一范式。real01c-marker-insert-d1-baseline-uniform-r0数据集依托该生态构建，采用Franka机械臂在15Hz频率下采集100个回合、总计19234帧的操作数据，任务聚焦于标记物插入。数据集涵盖状态观测、动作指令、笛卡尔与关节空间的多维表征，并附有成功标志、奖励及干预标记等元信息，为模仿学习与离线强化学习提供了细粒度的结构化基础。其命名中的“uniform”与“baseline”暗示了基线策略下的均匀采样特性，对机器人操作策略的基准测试与泛化研究具有参考价值。

当前挑战

该数据集所对应的标记物插入任务属于接触密集型精密操作，对末端执行器的位姿控制与力觉适应性提出极高要求，机械臂需在视觉遮挡与公差约束下完成亚厘米级对准。构建过程中的核心挑战在于：示范数据的均匀性与多样性难以兼顾，基线策略下的采样可能偏保守，导致策略学习易陷入局部最优；多模态观测（双路视频、关节与笛卡尔状态）的时序同步与对齐需严格校准；干预标记与成功标志的引入虽有助于区分人机协作段落，但也对数据标注一致性构成压力。此外，任务单一、场景受限，使得模型向新物体或新环境的迁移能力面临严峻考验。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，尤其是面向精细化操作任务的研究中，该数据集凭借其源自Franka机械臂的100条无干预演示轨迹与15Hz同步采集的多模态数据，成为训练视觉-动作策略的经典基准。其状态与动作空间完整覆盖笛卡尔位置、速度、关节角度及夹爪状态，并配以双路480×640视频流，为模仿学习与离线强化学习提供了典型的专家演示场景，研究人员可借此评估策略在标记物插入任务中的泛化能力与鲁棒性。

解决学术问题

该数据集直击机器人操作研究中演示数据稀缺、状态-动作空间不对齐以及缺乏统一评估标准的痛点。通过提供带时间步、成功标志、奖励与干预标记的标准化片段，它使得算法能够在一致条件下对比样本效率、长期信用分配及视觉表征学习效果，从而推动模仿学习、逆强化学习与离线策略评估等方法在真实机器人任务上的可复现研究，为社区建立公平的参照基线。

实际应用

在实际工业与实验室场景中，该数据集可服务于精密装配、电子元件插装等需要亚毫米级定位的任务。其包含的笛卡尔速度与位置指令、关节级别信息以及多视角视觉观测，使工程师能够训练机械臂在动态环境中完成标记物插入，并借助干预标记评估人机协作策略，进而缩短从仿真到真机的迁移周期，提升自动化产线的柔性与可靠性。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，基于真实世界操作数据的策略泛化与鲁棒性提升始终是核心议题。real01c-marker-insert-d1-baseline-uniform-r0数据集依托Franka机器人平台，以15Hz频率采集了100个回合、近两万帧的标记插入任务数据，涵盖笛卡尔与关节空间的位置、速度、夹爪状态及多视角视觉观测，为视觉-运动策略的端到端学习提供了细粒度监督信号。当前研究前沿聚焦于利用此类高质量真实数据，探索模仿学习与强化学习的混合范式，以缓解仿真到现实的迁移鸿沟，并借助步骤剩余量、成功标志等结构化字段提升长程任务中的信用分配效率。该数据集对推动装配、插入等精密操作任务的自主化具有基础性意义，亦为多模态表征学习与泛化能力评估提供了标准化基准。