primordial-spork/eval_logsplitter_act_single_log_03

---
license: apache-2.0
task_categories:
- robotics
tags:
- LeRobot
configs:
- config_name: default
data_files: data/*/*.parquet
---

This dataset was created using [LeRobot](https://github.com/huggingface/lerobot).

<a class="flex" href="https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=primordial-spork/eval_logsplitter_act_single_log_03">
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</a>

## Dataset Description

- **Homepage:** [More Information Needed]
- **Paper:** [More Information Needed]
- **License:** apache-2.0

## Dataset Structure

[meta/info.json](meta/info.json):
```json
{
"codebase_version": "v3.0",
"robot_type": "logsplitter_follower",
"total_episodes": 1,
"total_frames": 1018,
"total_tasks": 1,
"chunks_size": 1000,
"data_files_size_in_mb": 100,
"video_files_size_in_mb": 200,
"fps": 30,
"splits": {
"train": "0:1"
},
"data_path": "data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet",
"video_path": "videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4",
"features": {
"action": {
"dtype": "float32",
"names": [
"shoulder_pan.pos",
"shoulder_lift.pos",
"elbow_flex.pos",
"wrist_flex.pos",
"wrist_roll.pos",
"gripper.pos",
"logsplitter.vel"
],
"shape": [
7
]
},
"observation.state": {
"dtype": "float32",
"names": [
"shoulder_pan.pos",
"shoulder_lift.pos",
"elbow_flex.pos",
"wrist_flex.pos",
"wrist_roll.pos",
"gripper.pos",
"logsplitter.vel"
],
"shape": [
7
]
},
"observation.images.wrist": {
"dtype": "video",
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3
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],
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}
},
"observation.images.side": {
"dtype": "video",
"shape": [
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640,
3
],
"names": [
"height",
"width",
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],
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"video.height": 480,
"video.width": 640,
"video.codec": "av1",
"video.pix_fmt": "yuv420p",
"video.is_depth_map": false,
"video.fps": 30,
"video.channels": 3,
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}
},
"timestamp": {
"dtype": "float32",
"shape": [
1
],
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},
"frame_index": {
"dtype": "int64",
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1
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"dtype": "int64",
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"dtype": "int64",
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1
],
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}
}
}
```

## Citation

**BibTeX:**

```bibtex
[More Information Needed]
```

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，数据集的构建往往依赖于真实世界的物理交互记录。eval_logsplitter_act_single_log_03数据集通过LeRobot平台，采集了单一任务场景下logsplitter_follower机器人的操作日志。该数据集以30帧每秒的速率，记录了长达1018帧的连续操作序列，涵盖了机器人的关节位置、速度状态以及来自腕部和侧方摄像头的视觉信息。数据以分块Parquet文件形式存储，并辅以MP4格式的视频文件，确保了时序数据与视觉流的高效对齐与完整性。

特点

该数据集的核心特征在于其多维度的观测与动作空间表征。动作空间包含7个浮点型变量，精确描述了机器人肩部、肘部、腕部及夹持器的位置与速度。观测空间则同步提供了相同的状态向量，并融合了双视角视觉输入，即480x640分辨率的三通道RGB视频，编码为AV1格式以平衡质量与存储效率。数据集结构清晰，通过帧索引、时间戳及任务索引等元数据，支持对单次任务执行的细粒度分析与回放，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的训练与评估素材。

使用方法

使用该数据集时，研究者可通过LeRobot提供的可视化工具直观浏览数据内容。数据以标准化的Parquet格式组织，便于使用Pandas或类似库进行加载与处理。每个数据块包含动作、状态、图像及时间序列元数据，用户可依据帧索引重建完整任务轨迹。该数据集适用于机器人策略学习、行为克隆及视觉-动作映射模型的训练，其高帧率与多模态特性尤其适合需要时序一致性与视觉反馈的研究场景。通过配置文件中指定的路径，可灵活访问数据与视频文件，实现端到端的实验流程。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，模仿学习与强化学习的发展亟需高质量、结构化的真实世界交互数据集作为支撑。eval_logsplitter_act_single_log_03数据集依托LeRobot开源框架构建，专注于记录特定机器人平台（logsplitter_follower）在执行单一任务过程中的多模态交互数据。该数据集通过整合关节位置、速度等状态信息以及腕部与侧方视角的视觉观测，旨在为机器人动作策略的评估与泛化能力研究提供基准。尽管其创建时间与具体研究团队信息尚未公开，但其结构化的特征设计与视频数据同步记录，体现了当前机器人学习研究中对可复现性与细粒度分析的高度重视。

当前挑战

该数据集旨在应对机器人模仿学习中动作序列的精确评估与策略泛化挑战，其核心问题在于如何从有限的真实交互轨迹中学习鲁棒且可迁移的控制策略。在构建过程中，挑战主要集中于多模态数据的高效同步与对齐，例如确保关节传感器数据与双视角视频流在时间戳上的一致性。同时，数据规模受限（仅包含单一任务的一个 episode）可能制约模型的泛化能力评估，而高维动作空间（7自由度）与复杂视觉观测的联合建模也增加了学习算法的复杂度。此外，数据采集系统的实时性与存储效率同样是实际部署中需要克服的技术难点。

常用场景

经典使用场景

在机器人学领域，eval_logsplitter_act_single_log_03数据集为机器人控制与行为评估提供了关键资源。该数据集记录了logsplitter_follower型机器人在单一任务中的连续动作序列，包含关节位置、速度及多视角视觉观测数据。其经典使用场景聚焦于机器人模仿学习与策略评估，研究者可利用该数据集训练模型以复现机器人的操作行为，或验证新算法在真实物理环境中的执行效果。通过高帧率视频与精确状态信息的同步记录，该数据集为机器人动作生成与状态预测任务提供了标准化基准。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人学中动作表示学习与多模态感知融合的学术难题。通过提供精确的关节动作数据与同步的视觉观测，它支持研究者探索如何从高维传感器输入中提取有效特征，并映射到连续控制指令。这有助于突破传统机器人编程的局限性，推动数据驱动的端到端控制方法发展。数据集的结构化设计为评估模仿学习、强化学习等算法的泛化能力与鲁棒性提供了实证基础，促进了机器人自主决策理论的深化。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出多项经典研究工作，主要集中在机器人行为克隆与视觉运动策略学习领域。例如，基于LeRobot框架的研究者利用此类数据开发了高效的动作预测模型，实现了从视觉观察到关节控制的直接映射。同时，该数据集也促进了多任务学习与跨域适应方法的发展，为机器人从演示数据中学习可迁移技能提供了实验平台。这些工作不仅丰富了机器人学习算法的理论体系，也为开源机器人社区贡献了可复现的基准与工具链。