primordial-spork/eval_logsplitter_act_single_log_12

---
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_12">
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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": 842,
"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",
"shape": [
480,
640,
3
],
"names": [
"height",
"width",
"channels"
],
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"video.fps": 30,
"video.channels": 3,
"has_audio": false
}
},
"observation.images.side": {
"dtype": "video",
"shape": [
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640,
3
],
"names": [
"height",
"width",
"channels"
],
"info": {
"video.height": 480,
"video.width": 640,
"video.codec": "av1",
"video.pix_fmt": "yuv420p",
"video.is_depth_map": false,
"video.fps": 30,
"video.channels": 3,
"has_audio": false
}
},
"timestamp": {
"dtype": "float32",
"shape": [
1
],
"names": null
},
"frame_index": {
"dtype": "int64",
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1
],
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"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
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"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
"names": null
}
}
}
```

## Citation

**BibTeX:**

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

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人学领域，高质量的数据集对于算法验证与模型训练至关重要。eval_logsplitter_act_single_log_12数据集依托LeRobot平台构建，通过记录单个任务执行过程中的机器人状态与视觉信息。该数据集包含一个完整的情节，总计842帧数据，以30帧每秒的速率采集，数据以分块Parquet文件形式存储，并辅以MP4格式的视频文件，确保了时序动作与观测序列的完整对齐。

特点

该数据集在机器人操作任务中展现出独特的数据结构。其特征维度涵盖七自由度机械臂的关节位置与速度，同时整合了腕部与侧方双视角的RGB视觉流，图像分辨率为480x640。数据以统一的浮点与整型格式编码，支持高效的并行读取与处理。这种多模态融合的设计，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的状态-动作对样本。

使用方法

研究人员可通过HuggingFace数据集库直接加载该数据集，利用其预定义的特征键访问动作、观测状态及图像数据。数据集已划分为训练集，适用于端到端策略学习或行为克隆模型的训练。用户可结合LeRobot提供的可视化工具，直观审查任务执行过程，进而分析机器人在原木分割任务中的动态表现。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，高质量的行为克隆数据集对于推动模仿学习与强化学习算法的进展至关重要。eval_logsplitter_act_single_log_12数据集依托LeRobot平台构建，专注于记录特定机器人（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来自腕部和侧方摄像头的视觉观测，旨在为机器人动作预测与策略评估提供精准的基准。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反映了当前机器人学中对于端到端学习范式的深入探索，有望促进真实场景下机器人操控技能的泛化能力研究。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人动作模仿与评估中的核心挑战，即如何在复杂动态环境中实现精准的动作序列生成与状态预测。具体而言，挑战体现在多模态数据的高效对齐与融合，例如同步处理高维关节控制指令与双视角视觉流，并确保时序一致性以支持长期依赖建模。在构建过程中，数据采集面临传感器噪声抑制、动作空间连续化表示以及大规模视频数据的压缩与存储等难题，同时需在有限任务实例下保证数据的多样性与覆盖度，以应对实际部署中的泛化需求。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，eval_logsplitter_act_single_log_12数据集为模仿学习与强化学习算法的评估提供了关键支持。该数据集记录了logsplitter_follower机器人在单一任务中的完整操作序列，包含关节位置、速度等动作数据以及手腕和侧面视角的图像观测。研究人员可借此训练模型学习从视觉输入到机械臂动作的映射，验证算法在复杂操作任务中的泛化能力与稳定性。

解决学术问题

该数据集有效应对了机器人操作任务中数据稀缺与评估标准不统一的学术挑战。通过提供高帧率、多模态的同步记录，它使得研究者能够系统分析动作-观测对的时序一致性，解决了模仿学习中动态环境适应性的量化难题。其结构化特征设计促进了跨模型性能比较，为机器人控制算法的鲁棒性验证奠定了实证基础。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的研究多集中于多模态融合与跨任务迁移学习方向。经典工作包括利用时空注意力机制解析视觉序列与动作关联的神经网络架构，以及基于元学习框架的少量样本适应策略。这些研究进一步拓展了数据在动态操作技能传递、仿真到实物的域适应等前沿课题中的应用价值。