ur-task1-1

该数据集是一个关于机器人（ur5e型）操作的数据集，包含了140个剧集，共197238帧，分为一个任务。每个剧集被分割成多个数据块，每个数据块包含1000个数据文件，数据文件大小约为100MB，视频文件大小约为500MB。数据集的特征包括动作、状态、四种不同视角的图像（zed2i_left, zed2i_right, zedm_left, zedm_right）、时间戳、帧索引、剧集索引、索引和任务索引。所有数据文件均为parquet格式，视频文件为mp4格式。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: ur-task1-1
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot
• 许可证: Apache-2.0
• 创建工具: LeRobot

数据集规模

• 总任务数: 1
• 总回合数: 140
• 总帧数: 197,238
• 帧率: 60 FPS
• 数据分块大小: 1,000
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 500 MB

数据结构

数据划分

• 训练集: 0-140回合

特征字段

动作空间

• 名称: action
• 数据类型: float32
• 维度: 7
• 关节名称: joint_0, joint_1, joint_2, joint_3, joint_4, joint_5, gripper

状态观测

• 名称: observation.state
• 数据类型: float32
• 维度: 7
• 关节名称: joint_0, joint_1, joint_2, joint_3, joint_4, joint_5, gripper

图像观测

• zed2i_left摄像头:

  • 数据类型: video
  • 分辨率: 376×672×3
  • 视频编码: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 非深度图

• zed2i_right摄像头:

  • 数据类型: video
  • 分辨率: 376×672×3
  • 视频编码: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 非深度图

• zedm_left摄像头:

  • 数据类型: video
  • 分辨率: 376×672×3
  • 视频编码: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 非深度图

• zedm_right摄像头:

  • 数据类型: video
  • 分辨率: 376×672×3
  • 视频编码: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 非深度图

元数据字段

• timestamp: float32, 形状[1]
• frame_index: int64, 形状[1]
• episode_index: int64, 形状[1]
• index: int64, 形状[1]
• task_index: int64, 形状[1]

文件结构

• 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

技术规格

• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: ur5e
• 所有视频特征:
  • 帧率: 60 FPS
  • 通道数: 3
  • 无音频

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，ur-task1-1数据集通过LeRobot平台系统性地采集了UR5e机械臂的操作数据。该数据集构建过程涉及140个完整任务片段，总计197,238帧数据，以60帧每秒的速率记录。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块包含1000帧，确保了高效的数据管理与访问。

使用方法

研究者可通过解析Parquet文件直接访问结构化数据，利用帧索引与片段索引实现精准数据定位。视频流采用AV1编码存储，可通过标准解码器还原视觉信息。该数据集专为机器人模仿学习与强化学习设计，支持端到端的策略训练，所有训练片段已预划分完毕，便于直接投入算法开发流程。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，高质量数据集对算法开发具有关键支撑作用。ur-task1-1数据集由HuggingFace团队基于LeRobot开源框架构建，采用UR5e工业机械臂作为硬件平台，通过多模态传感器采集了140个任务片段与19.7万帧数据。该数据集聚焦于机器人动作控制与状态感知的核心研究问题，通过同步记录关节控制指令、双目视觉图像与时间戳信息，为模仿学习与强化学习算法提供了标准化验证基准，显著推动了机器人操作技能的数据驱动研究进程。

当前挑战

机器人操作任务面临动作空间高维连续控制与视觉感知动态适配的双重挑战。在数据集构建过程中，需解决多传感器时序同步精度保障、大规模视频数据压缩存储优化等关键技术难题。具体表现为需维持60Hz高频采样下七自由度机械臂动作轨迹的时空一致性，同时处理四路高清视觉流数据的实时编码与检索，这对数据采集系统的计算负载与存储架构提出了严苛要求。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，ur-task1-1数据集为模仿学习算法提供了标准化的验证平台。该数据集通过UR5e机械臂采集的多模态数据，包括关节状态、夹爪控制信号及多视角视觉流，构建了完整的动作-观测序列。研究者可基于该数据集训练端到端的策略网络，实现从视觉感知到关节控制的直接映射，为机器人技能泛化研究奠定数据基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人领域样本效率低下的核心难题。通过提供高帧率同步的多传感器数据，支持基于深度学习的动作预测模型开发。其结构化存储格式降低了数据处理门槛，使研究者能专注于算法创新。该资源显著推进了视觉-运动协同建模、跨任务策略迁移等前沿方向的发展，为机器人自主决策系统提供了关键数据支撑。

实际应用

在工业自动化场景中，该数据集支撑了智能分拣系统的开发。基于真实机械臂操作数据训练的模型，可适应不同光照条件下的物体抓取任务。多相机视角数据增强了系统对遮挡场景的鲁棒性，60Hz的高频采样确保了动态操作的精准复现。这类技术已逐步应用于电子装配、物流分拣等实际工业流水线。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作任务领域，ur-task1-1数据集凭借其多模态特性正推动着模仿学习与视觉运动控制的前沿探索。该数据集通过UR5e机械臂采集的关节控制数据与多视角视觉流，为端到端策略学习提供了丰富样本。当前研究聚焦于跨模态表征对齐，利用时空一致性建模提升动作预测精度，同时结合自监督方法挖掘未标注视频中的动态特征。随着具身智能热潮兴起，这类高帧率时序数据已成为验证分层强化学习与元策略迁移的重要基准，对工业柔性制造与服务机器人智能化发展具有深远意义。