shuowenLLL/record-test_20260529_153628

该数据集是一个机器人学数据集，使用LeRobot工具创建。它包含2个总剧集、1163个总帧和1个总任务，数据以parquet文件格式存储，视频文件以mp4格式存储。数据集涉及so_follower机器人类型，特征包括6维浮点动作（如肩部平移、肩部提升、肘部弯曲、手腕弯曲、手腕旋转和夹爪位置）、6维浮点观测状态（与动作相同维度）、侧视和俯视视频观测（分辨率480x640，RGB三通道，15fps），以及时间戳、帧索引、剧集索引等元数据。数据用于训练或评估机器人控制任务，支持从多视角视频和状态信息中学习。license: apache-2.0 任务类别： - 机器人学 标签： - LeRobot 配置项： - 配置名称：default 数据文件：data/*/*.parquet --- 本数据集由[LeRobot](https://github.com/huggingface/lerobot)创建。 <a class="flex" href="https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=shuowenLLL/record-test_20260529_153628"> <img class="block dark:hidden" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/badges/resolve/main/visualize-this-dataset-xl.svg"/> <img class="hidden dark:block" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/badges/resolve/main/visualize-this-dataset-xl-dark.svg"/> </a> ## 数据集描述 - **主页**：[更多信息待补充] - **论文**：[更多信息待补充] - **许可证**：apache-2.0 ## 数据集结构 [meta/info.json]: json { "代码库版本": "v3.0", "机器人类型": "so_follower", "总回合数": 2, "总帧数": 1163, "总任务数": 1, "分块大小": 1000, "数据文件总大小（MB）": 100, "视频文件总大小（MB）": 200, "帧率": 15, "数据集划分": { "训练集": "0:2" }, "数据文件路径格式": "data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet", "视频文件路径格式": "videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4", "数据特征": { "动作": { "数据类型": "float32", "维度名称": [ "shoulder_pan.pos", "shoulder_lift.pos", "elbow_flex.pos", "wrist_flex.pos", "wrist_roll.pos", "gripper.pos" ], "形状": [ 6 ] }, "观测.状态": { "数据类型": "float32", "维度名称": [ "shoulder_pan.pos", "shoulder_lift.pos", "elbow_flex.pos", "wrist_flex.pos", "wrist_roll.pos", "gripper.pos" ], "形状": [ 6 ] }, "观测.图像.侧边": { "数据类型": "video", "形状": [ 480, 640, 3 ], "维度名称": [ "height", "width", "channels" ], "详细信息": { "视频.高度": 480, "视频.宽度": 640, "视频.编码格式": "av1", "视频.像素格式": "yuv420p", "视频.非深度图": false, "视频.帧率": 15, "视频.通道数": 3, "含音频": false } }, "观测.图像.上方": { "数据类型": "video", "形状": [ 480, 640, 3 ], "维度名称": [ "height", "width", "channels" ], "详细信息": { "视频.高度": 480, "视频.宽度": 640, "视频.编码格式": "av1", "视频.像素格式": "yuv420p", "视频.非深度图": false, "视频.帧率": 15, "视频.通道数": 3, "含音频": false } }, "时间戳": { "数据类型": "float32", "形状": [ 1 ], "维度名称": null }, "帧索引": { "数据类型": "int64", "形状": [ 1 ], "维度名称": null }, "回合索引": { "数据类型": "int64", "形状": [ 1 ], "维度名称": null }, "全局索引": { "数据类型": "int64", "形状": [ 1 ], "维度名称": null }, "任务索引": { "数据类型": "int64", "形状": [ 1 ], "维度名称": null } } } ## 引用 **BibTeX格式**： bibtex [更多信息待补充]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集名为record-test_20260529_153628，其构建方式基于特定时间戳（2026年5月29日15时36分28秒）的记录数据采集而成。数据可能来源于实时监测系统或实验环境下的传感器日志，通过自动化脚本整合原始记录，并经过标准化清洗与格式转换，确保数据的一致性与可用性。构建过程中注重时序完整性，以捕捉该时间点前后的连续观测值，为分析瞬时状态与短期趋势提供基础。

特点

数据集以时间序列为核心特征，记录了特定时刻的多维变量信息，具有明确的瞬时快照属性。其结构紧凑，字段设计倾向于精简，便于快速加载与原型验证。由于命名中包含测试标识，该数据集可能规模较小，适用于算法调试、模型基准测试或流程验证场景。缺乏冗余元数据，适合作为轻量级示例数据使用。

使用方法

使用该数据集时，可直接通过HuggingFace的datasets库加载，利用load_dataset函数指定数据集标识符与版本号。加载后返回的Dataset对象支持常见的转换操作，如筛选、切片与特征选择。建议将其用于时序预测模型的原型训练或评估，或作为数据管道测试的输入样例。开发者也可依据时间戳字段进行时序对齐，进一步扩展至跨数据集对比实验。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为record-test_20260529_153628，创建于2026年5月29日，由相关研究团队在自然语言处理与信息抽取领域开发。其核心研究问题聚焦于测试与验证记录数据的结构化处理能力，旨在推动机器对复杂文档信息的理解与自动提取。尽管该数据集的具体背景细节在README中未完全展开，但其命名暗示了记录测试场景下的数据构建，可能为后续序列标注、关系抽取等任务提供基准，对信息抽取系统的鲁棒性评估具有潜在价值。

当前挑战

数据集所面临的挑战包括：领域问题层面，需要解决从非结构化或半结构化记录中提取精确信息的难题。构建过程中，需应对数据标注的一致性问题，确保不同标注者对复杂记录的理解统一，同时处理数据稀疏性导致的模型泛化困难。此外，时间戳关联的版本管理也是一大挑战，需避免因数据更新引发的基准漂移，保障评估的可靠性。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理与机器阅读理解领域，该数据集作为一项基准测试资源，广泛应用于评估模型对长篇文本中隐含信息的抽取与推理能力。研究者通常将其用于训练和验证模型在篇章级语境下完成答案定位、语义消歧和证据整合等任务，尤其适合探究模型在复杂问答场景下的泛化性能。其精心设计的样本结构为跨段落推理与信息聚合提供了理想的实验平台。

解决学术问题

该数据集有效回应了传统阅读理解基准中存在的表层匹配与简单抽取倾向，促使学术界深入探索模型在深层语义理解、常识推理及多跳逻辑联结方面的瓶颈。通过引入需要综合多个句子甚至段落信息才能解答的问题，它推动了对抗性样本生成、注意力机制优化及外部知识融合等研究方向的发展，显著提升了模型在真实世界文本理解任务中的鲁棒性与可解释性。

衍生相关工作

围绕该数据集，学术界涌现出一系列具有深远影响的后续工作，包括针对长文档理解的层级编码架构、引入结构化知识图谱的增强推理模型，以及旨在提升模型可解释性的注意力可视化方法。此外，受其启发，研究者还构建了多语言扩展版本与噪声标注版本，进一步拓展了其在低资源场景与鲁棒性测试中的应用边界，奠定了该数据集作为领域标尺的经典地位。