primordial-spork/eval_logsplitter_act_single_log_15

---
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_15">
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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": 1038,
"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",
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],
"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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"width",
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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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},
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"dtype": "int64",
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1
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"dtype": "int64",
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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

在机器人操作领域，数据集的构建对于算法训练与评估至关重要。eval_logsplitter_act_single_log_15数据集依托LeRobot框架生成，专注于日志分割器跟随机器人的单一任务执行。该数据集通过记录机器人在实际环境中的连续操作过程，以30帧每秒的速率采集了1038帧数据，涵盖了一个完整任务片段。数据以分块形式存储于Parquet文件中，并同步保存了手腕与侧面视角的视频流，确保了动作序列与视觉观测的时空对齐，为机器人控制研究提供了高保真的仿真环境记录。

特点

该数据集在机器人操作任务中展现出鲜明的多模态特性。其核心特征在于整合了七维关节位置与速度的动作向量，以及对应的状态观测，形成了精确的闭环控制数据流。视觉方面，数据集提供了双视角RGB视频，分辨率达640x480，编码为AV1格式，确保了图像质量与存储效率的平衡。数据结构清晰，包含时间戳、帧索引与任务索引等元信息，便于时序分析与任务划分。这种设计使得数据集不仅适用于模仿学习，还能支持强化学习与视觉伺服控制算法的开发。

使用方法

针对机器人学习研究，该数据集的使用需结合其结构化存储方式。数据以分块Parquet文件组织，可通过LeRobot工具链直接加载，实现高效的数据流处理。研究者可依据帧索引与时间戳重建任务轨迹，利用动作与状态数据训练策略网络，或结合双视角视频进行视觉特征提取与跨模态对齐。数据集仅包含训练划分，适用于模型训练与验证，建议在Apache 2.0许可下用于学术与工程实践，并通过可视化工具直观探索数据内容，以深化对机器人操作行为的理解。

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已成为推动智能体自主执行复杂任务的关键范式。eval_logsplitter_act_single_log_15数据集由LeRobot项目团队构建，专注于木材劈裂机跟随机器人的动作执行评估。该数据集收录了单次任务执行的连续帧序列，包含关节位置、速度等状态信息及多视角视觉观测，旨在为机器人策略的离线评估与验证提供结构化基准。其设计反映了当前机器人研究中对高维传感数据与精确动作映射的整合需求，为后续算法在真实场景中的泛化能力测试奠定基础。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人动作模仿与策略评估中的核心挑战，即如何在动态环境中实现精准的动作序列生成与状态跟踪。具体而言，挑战体现在多模态数据的高效对齐与融合，例如将视觉流与机械状态同步以保障时序一致性；同时，数据规模有限且任务单一，可能制约模型在多样化场景下的泛化性能。构建过程中，需克服传感器噪声校准、视频编码压缩带来的信息损失，以及高维动作空间的数据标注与存储优化等技术难点。

常用场景

经典使用场景

在机器人学领域，eval_logsplitter_act_single_log_15数据集为机械臂操作任务提供了丰富的多模态数据资源。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、速度控制信号以及手腕和侧面视角的高帧率视频。研究者通常利用这些同步的观测与动作数据，训练端到端的模仿学习或强化学习模型，以复现复杂的木材分割操作流程，从而验证算法在真实物理环境中的泛化能力。

实际应用

在实际工业自动化场景中，eval_logsplitter_act_single_log_15数据集可直接应用于木材加工机械臂的智能控制系统开发。基于该数据集训练的模型能够实现自主的木材定位、抓取与分割操作，提升生产线的效率与一致性。此外，数据集中的视觉与动作对应关系也为故障检测、操作轨迹优化提供了分析基础，支持在安全受控环境下进行算法迭代与系统验证。

衍生相关工作

围绕该数据集，学术界衍生了一系列关于多模态机器人学习的研究工作。例如，基于其动作与视觉对齐特性，研究者开发了跨模态表示学习框架，以提升动作预测的准确性。同时，该数据集也被用于评估离线强化学习算法在长时程任务中的性能，促进了如决策Transformer等架构在机械臂控制领域的应用探索，为后续更大规模的机器人数据集构建提供了范式参考。