bin_0325_dualArm_singleObj_1

该数据集是一个机器人学相关的数据集，由LeRobot创建。数据集包含93个episodes，总计24,722帧数据，存储为parquet格式文件，并附有视频文件。数据特征包括16维的动作向量和状态向量，以及来自前、右、左三个摄像头的视频观察数据。视频分辨率和编解码信息在配置文件中详细说明。数据集适用于机器人控制、行为模仿等任务的研究和应用。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: bin_0325_dualArm_singleObj_1
• 创建工具: 使用LeRobot创建 (https://github.com/huggingface/lerobot)
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集结构

• 总任务数: 1
• 总情节数: 93
• 总帧数: 24722
• 帧率: 15 FPS
• 数据文件格式: Parquet
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 分块大小: 1000
• 数据分割: 训练集 (0:93)
• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: rby1

数据特征

动作

• 数据类型: float32
• 维度: [16]
• 特征名称: right_arm_0, right_arm_1, right_arm_2, right_arm_3, right_arm_4, right_arm_5, right_arm_6, left_arm_0, left_arm_1, left_arm_2, left_arm_3, left_arm_4, left_arm_5, left_arm_6, right_gripper_0, left_gripper_0

观测状态

• 数据类型: float32
• 维度: [16]
• 特征名称: right_arm_0, right_arm_1, right_arm_2, right_arm_3, right_arm_4, right_arm_5, right_arm_6, left_arm_0, left_arm_1, left_arm_2, left_arm_3, left_arm_4, left_arm_5, left_arm_6, right_gripper_0, left_gripper_0

观测图像

前视图像

• 数据类型: video
• 形状: [480, 640, 3]
• 视频高度: 480
• 视频宽度: 640
• 视频编解码器: av1
• 像素格式: yuv420p
• 是否为深度图: false
• 帧率: 15
• 通道数: 3
• 包含音频: false

右侧图像

• 数据类型: video
• 形状: [640, 480, 3]
• 视频高度: 640
• 视频宽度: 480
• 视频编解码器: av1
• 像素格式: yuv420p
• 是否为深度图: false
• 帧率: 15
• 通道数: 3
• 包含音频: false

左侧图像

• 数据类型: video
• 形状: [640, 480, 3]
• 视频高度: 640
• 视频宽度: 480
• 视频编解码器: av1
• 像素格式: yuv420p
• 是否为深度图: false
• 帧率: 15
• 通道数: 3
• 包含音频: false

元数据

• 时间戳: float32, 形状[1]
• 帧索引: int64, 形状[1]
• 情节索引: int64, 形状[1]
• 索引: int64, 形状[1]
• 任务索引: int64, 形状[1]

文件路径

• 数据路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

其他信息

• 主页: 信息缺失
• 论文: 信息缺失
• 引用: 信息缺失

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，高质量的数据集对于推动双臂协同控制算法的研究至关重要。bin_0325_dualArm_singleObj_1数据集依托LeRobot平台构建，采用RB-Y1型机器人执行单一物体操作任务。数据采集过程以15帧每秒的速率记录，共包含93个完整操作序列，总计24722帧数据。原始数据被分割为大小1000帧的块，并以Parquet格式存储，确保了高效的数据组织与访问。

使用方法

研究人员可通过Hugging Face平台直接访问该数据集，利用其提供的可视化工具进行初步探索。数据以分块Parquet文件形式组织，便于流式加载与处理。典型的应用流程包括加载指定数据块，提取其中的状态观测、机器人动作及同步的视频帧序列，用于训练模仿学习、强化学习或视觉运动策略模型。由于数据集已预设为训练集，可直接用于模型训练与验证，支撑双臂机器人操作任务的算法开发与性能评估。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，高质量的真实世界交互数据对于推动模仿学习与强化学习算法的进步至关重要。数据集bin_0325_dualArm_singleObj_1由Hugging Face的LeRobot项目创建，旨在为双臂机器人操作任务提供丰富的多模态演示数据。该数据集聚焦于单一物体操作场景，记录了RB-Y1型双臂机器人的关节状态、夹爪控制信号以及多视角视觉观测，涵盖了93个完整交互片段与超过24000帧数据。其构建依托开源机器人学习框架，体现了社区协作推动机器人泛化能力研究的趋势，为复杂操作策略的端到端学习奠定了实证基础。

当前挑战

该数据集致力于解决双臂机器人协同操作中的策略泛化难题，其核心挑战在于如何从有限演示中学习能够适应物体属性与环境扰动的鲁棒控制策略。数据构建过程面临多模态对齐的复杂性，需同步高维关节动作、多相机视频流与时间戳信息，确保时序一致性。此外，真实机器人数据采集易受硬件噪声、标定误差与意外中断影响，维持操作轨迹的平滑性与任务成功率增加了工程难度。数据规模的有限性也制约了学习模型的容量，需通过高效表示学习或数据增强来弥补。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，双机械臂协同作业是提升任务灵活性与效率的关键技术。bin_0325_dualArm_singleObj_1数据集通过记录RB-Y1型双机械臂操作单一物体的完整过程，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的训练样本。该数据集包含多视角视觉观测、关节状态与动作指令，使得研究人员能够构建端到端的控制策略，模拟真实环境中的抓取、搬运等精细操作任务。

解决学术问题

该数据集有效应对了机器人学中双机械臂协同控制的复杂性挑战，为解决高维动作空间下的策略优化问题提供了实证基础。通过同步记录视觉感知与关节运动数据，它支持跨模态表征学习的研究，促进了从感知到动作的映射建模。此外，数据集的结构化设计有助于探索样本效率提升、泛化能力增强等核心学术议题，推动了机器人自主操作技术的理论进展。

实际应用

在工业自动化与物流分拣场景中，双机械臂系统常需完成对单个物体的稳定抓取与精准放置。本数据集所涵盖的操作轨迹可直接应用于实际机器人系统的技能迁移，缩短调试周期。基于数据驱动的控制策略能够适应物体形态变化与环境扰动，提升生产线上的作业鲁棒性，为智能制造领域的应用部署提供可靠的技术支撑。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，双机械臂协同控制已成为提升自动化系统灵活性与智能性的关键课题。bin_0325_dualArm_singleObj_1数据集以其丰富的多视角视觉观测与精细的动作记录，为研究双臂协同抓取与操作提供了宝贵资源。当前前沿探索聚焦于利用此类数据训练端到端强化学习模型，旨在实现无需显式编程的自主物体操控，同时结合视觉-动作映射技术，推动机器人从感知到执行的闭环智能。随着LeRobot等开源平台的普及，该数据集正助力学术界与工业界加速开发适应复杂环境的通用机器人策略，其影响延伸至智能制造与家庭服务机器人等热点场景，为多模态学习与实时决策算法的验证奠定了实证基础。