qsim-openarm-omar-solhetta-one-episode

该数据集是基于LeRobot框架创建的机器人操控数据集，使用Isaac Sim仿真环境，针对OpenArm v2.0双机械臂机器人。数据集包含1个片段（episode），共251帧，帧率为30fps。数据特征包括：观察状态（observation.state）为16维浮点向量，表示左右各7个关节角度和夹爪开度；动作（action）为同样16维的关节控制指令；观察图像包括三个视角：context摄像机（376x672像素）、左腕摄像机（600x960像素）、右腕摄像机（600x960像素），均为H.264编码视频。此外还包含时间戳、帧索引、片段索引、任务索引等元数据。数据集总数据文件约100MB，视频文件约200MB。该数据集适用于机器人行为克隆等模仿学习任务。This dataset is a robot manipulation dataset created based on the LeRobot framework, using the Isaac Sim simulation environment, targeting the OpenArm v2.0 dual robotic arm robot. The dataset contains 1 episode with a total of 251 frames at a frame rate of 30fps. Data features include: observation.state as a 16-dimensional floating-point vector representing the joint angles and gripper openings of the left and right arms (7 each); action as a 16-dimensional joint control command; observation images from three camera views: context camera (376x672 pixels), left wrist camera (600x960 pixels), right wrist camera (600x960 pixels), all encoded as H.264 videos. Additionally, metadata includes timestamps, frame indices, episode indices, task indices, etc. The total data file size is approximately 100MB, and video files are approximately 200MB. This dataset is suitable for imitation learning tasks such as robot behavior cloning.

原始信息汇总

数据集概述

该数据集名为 V4ldeLund/qsim-openarm-omar-solhetta-one-episode，用于机器人领域，特别是基于LeRobot框架的行为克隆任务。数据集使用NVIDIA Isaac Sim仿真环境生成，涉及OpenArm双臂机器人。

基本信息

• 许可证： Apache-2.0
• 任务类别： 机器人学（robotics）
• 标签： LeRobot、lerobot、isaac-sim、openarm、behavior-cloning
• 创建工具： LeRobot

数据集规模

• 总片段数（episodes）： 1
• 总帧数： 251
• 总任务数： 1
• 帧率： 30 fps
• 训练/测试划分： 仅包含训练集（train: 0:1）
• 数据文件大小： 100 MB
• 视频文件大小： 200 MB

机器人配置

• 机器人类型： openarm_v2.0_bimanual（OpenArm v2.0 双臂机器人）
• 状态与动作特征维度： 16维，包含左右臂各7个关节角度和1个夹爪状态
  • 左臂：left_joint_1 至 left_joint_7，以及 left_gripper
  • 右臂：right_joint_1 至 right_joint_7，以及 right_gripper

传感器与视觉信息

数据集包含三种视觉观测流（均为H.264编码视频，30 fps，无音频）：

观测名称	分辨率（高×宽）	说明
observation.images.context	376 × 672	环境上下文摄像头
observation.images.wrist_left	600 × 960	左腕摄像头
observation.images.wrist_right	600 × 960	右腕摄像头

其他字段

• timestamp：时间戳，float32
• frame_index：帧索引，int64
• episode_index：片段索引，int64
• index：样本索引，int64
• task_index：任务索引，int64

数据存储结构

• 数据文件路径：data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径：videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 元数据文件：meta/info.json，包含上述数据集结构和配置信息

引用信息

该数据集当前未提供BibTeX引用信息（标注为“More Information Needed”）。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由LeRobot框架驱动，依托NVIDIA Isaac Sim仿真环境与OpenArm双臂机器人平台采集而成。数据以单个episode为核心，囊括251帧时序数据，涵盖16维关节状态与动作指令，分别对应双臂各7个关节及夹爪的开合状态。同步记录的视觉信息来自上下文摄像头及左右腕部摄像头，图像分辨率分别为672x376与960x600，以30帧每秒的帧率编码为H.264视频流。数据组织遵循parquet格式分块存储，并辅以视频文件，通过info.json文件详尽描述数据结构，确保了数据在机器人操控研究中的完整性与可复现性。

使用方法

数据集专为机器人行为克隆与模仿学习任务设计，兼容LeRobot生态系统，可便捷地整合至现有训练流程。借助LeRobot提供的API，研究者可将parquet格式的时序数据与视频流高效加载，构造训练集与验证集。在模型训练中，观察到的状态特征与多视角视觉输入可联合用作策略网络的输入，以预测对应的16维动作向量。数据集结构清晰，包含索引与时间戳字段，便于时序对齐与轨迹分割。此单episode数据虽小，更适合作为算法验证或数据流水线测试的基准，为扩展至多任务、多回合的大型数据集奠定基础。

背景与挑战

背景概述

该数据集由HuggingFace社区成员V4ldeLund创建，依托LeRobot框架与NVIDIA Isaac Sim仿真平台，于近期发布，旨在推动机器人操作领域的行为克隆研究。其核心研究问题聚焦于双机械臂（OpenArm v2.0 Bimanual）在仿真环境中的精细操作任务，通过采集单次示范轨迹，为模仿学习算法提供标准化的数据样本。数据集包含251帧、16维关节状态与动作、多视角视觉信息（上下文、左右腕部），以parquet和视频格式存储，结构清晰，兼容LeRobot工具链，便于研究者直接用于策略训练与评估。作为仿真到现实迁移的桥梁，该数据集虽规模较小，但在验证行为克隆方法的可行性、促进低成本机器人数据共享方面具有探索意义，对机器人学习社区产生了初步影响。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题为机器人精细操作中的行为克隆，其挑战在于：高维连续动作空间（16维）与多模态观测（视觉+状态）的整合，需算法有效处理非结构化环境与长时程任务；单片段数据规模过小（仅1个episode），限制了模型泛化能力，易导致过拟合。构建过程中面临现实困难：仿真环境与真实世界间的域差异，需精确的物理模拟与视觉渲染以保证数据有效性；多相机（上下文、左右腕）的同步采集与校准，以及大容量视频数据（200MB）的高效存储与处理，对数据管线和标注流程提出高要求。此外，行为克隆固有的因果混淆问题，要求数据需精心设计以捕捉任务关键特征，减少对演示者偶然动作的依赖。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习与模仿学习的研究前沿，qsim-openarm-omar-solhetta-one-episode数据集以其精炼的单回合演示数据，为双臂机器人操作任务的建模提供了高保真的训练样本。该数据集收录了OpenArm v2.0双臂机器人执行一项特定任务的完整轨迹，涵盖左右各七自由度的关节状态与夹爪控制指令，并同步采集了上下文相机及左右腕部相机的多视角视觉流。研究者在行为克隆、视觉运动策略学习等经典范式下，利用此类数据训练深度神经网络，实现从高维视觉观测到精确关节动作的端到端映射。该数据集的独特结构，允许算法在真实物理模拟环境中进行策略验证，为多模态感知与决策的耦合研究搭建了标准化实验平台。

解决学术问题

该数据集直面机器人学中'少样本模仿学习'与'双臂协同控制'两大核心难题。传统方法依赖海量标注数据，而本数据集仅凭单条示范轨迹，即可支撑研究者探索数据高效的学习算法，如基于变分推断的隐式策略表征或注意力机制驱动的状态融合技术。它有效解决了在有限演示下如何提取可泛化的动作先验、如何协调双臂动态运动学约束等学术挑战。通过公开的物理引擎兼容格式，该数据集促进了可复现研究，使得不同算法在统一基准下进行公平比较，从而加速了从理论模型到实际机器人部署的闭环迭代。

实际应用

于实际工业与生活场景，此类数据集驱动着智能机器人从精密装配到医疗辅助的广泛落地。在制造业中，基于该数据训练的模型可控制双臂机器人完成电子元件的柔性插接或工具的动态传递；在物流领域，它赋能分拣机械臂精准抓取异形物体，提升仓储自动化效率。医院场景里，模仿学习算法借助此类数据可让护理机器人学习辅助患者进食等细腻操作，增强人机交互的安全性。同时，该数据集也用于仿真到现实迁移的研究，使在虚拟环境中习得的策略能平稳部署至实体OpenArm机器人，降低现场调试成本，加速智能机器人产品的实用化进程。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于基于仿真环境的双臂机器人操作学习，采用LeRobot框架与OpenArm双机械臂平台，结合Isaac Sim提供的高保真物理模拟，采集了包含关节状态、动作指令及多视角视觉观测的完整示教轨迹。当前前沿研究重点在于利用行为克隆等模仿学习方法，从单次或少量示教中高效提取操作技能，并通过仿真到实体的迁移策略提升机器人在复杂任务中的泛化能力。该数据集的构建顺应了具身智能领域对大规模、多模态、可复现训练数据的需求，为双臂协同操作、视觉-动作联合建模以及端到端策略学习提供了标准化基准，对推动机器人从受控环境向开放世界应用具有重要支撑意义。