Luftaliann/record-tube-other-place2_20260529_170336

该数据集由LeRobot创建，用于机器人学任务。数据集包含40个总集、23914帧，以30fps采样。特征包括：动作（6个关节位置：肩部平移、肩部提升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部滚动和夹爪位置）、观察状态（与动作相同的6个关节位置）、前视图像（480x640x3视频，使用av1编解码器）、时间戳、帧索引、集索引、索引和任务索引。数据存储为parquet文件，视频存储为mp4文件，机器人类型为so_follower，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，分割为训练集（0:40）。license: apache-2.0 任务类别： - 机器人学 标签： - LeRobot(LeRobot) 配置： - 配置名称：default 数据文件：data/*/*.parquet --- 本数据集基于[LeRobot](https://github.com/huggingface/lerobot)构建。 <a class="flex" href="https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=Luftaliann/record-tube-other-place2_20260529_170336"> <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> ## 数据集说明 - **主页：** [暂无更多信息] - **论文：** [暂无更多信息] - **许可证：** apache-2.0 ## 数据集结构 `meta/info.json`: json { "代码库版本": "v3.0", "帧率": 30, "特征": { "动作": { "数据类型": "float32", "名称": [ "肩部回转关节（shoulder_pan.pos）", "肩部升降关节（shoulder_lift.pos）", "肘部弯曲关节（elbow_flex.pos）", "腕部弯曲关节（wrist_flex.pos）", "腕部回转关节（wrist_roll.pos）", "夹爪位置（gripper.pos）" ], "形状": [ 6 ] }, "观测.状态": { "数据类型": "float32", "名称": [ "肩部回转关节（shoulder_pan.pos）", "肩部升降关节（shoulder_lift.pos）", "肘部弯曲关节（elbow_flex.pos）", "腕部弯曲关节（wrist_flex.pos）", "腕部回转关节（wrist_roll.pos）", "夹爪位置（gripper.pos）" ], "形状": [ 6 ] }, "观测.图像.前视图": { "数据类型": "视频", "形状": [ 480, 640, 3 ], "名称": [ "高度", "宽度", "通道数" ], "信息": { "视频高度": 480, "视频宽度": 640, "视频编码": "av1", "视频像素格式": "yuv420p", "是否为深度图": false, "视频帧率": 30, "视频通道数": 3, "是否包含音频": false, "视频GOP大小": 2, "视频恒定速率因子": 30, "视频预设等级": 12, "是否快速解码": 0, "视频后端": "pyav", "视频额外选项": {} } }, "时间戳": { "数据类型": "float32", "形状": [ 1 ], "名称": null }, "帧索引": { "数据类型": "int64", "形状": [ 1 ], "名称": null }, "回合索引": { "数据类型": "int64", "形状": [ 1 ], "名称": null }, "全局索引": { "数据类型": "int64", "形状": [ 1 ], "名称": null }, "任务索引": { "数据类型": "int64", "形状": [ 1 ], "名称": null } }, "总回合数": 40, "总帧数": 23914, "总任务数": 1, "分块尺寸": 1000, "数据文件总大小（MB）": 100, "视频文件总大小（MB）": 200, "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", "机器人类型": "so_follower", "数据集划分": { "训练集": "0:40" } } ## 引用 **BibTeX格式：** bibtex [暂无更多信息]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集名为record-tube-other-place2_20260529_170336，专为机器人领域研究而构建，基于LeRobot框架生成。数据集包含40个任务片段，总计23914帧时序数据，以30帧每秒的采样频率记录。构建过程中，通过so_follower型机器人采集了6维关节空间的动作指令与状态信息，涵盖肩部、肘部、腕部及夹爪的位置控制量。同时，利用前置摄像头以480×640分辨率捕捉RGB图像，并采用AV1编码压缩为视频流。数据以Parquet格式存储动作、状态与元数据，视频则独立保存为MP4文件，便于高效加载与处理。

特点

此数据集的核心特色在于其多模态信息的高度整合与精细标注。每一帧均包含浮点型动作向量、机器人关节状态、时间戳及帧索引等结构化字段，支持完整的运动复现分析。图像数据采用视频形式存储，兼顾画质与存储效率，且编码参数如CRF和预设值可调，适应不同研究需求。数据集唯一任务索引确保目标明确，总帧数逾两万，提供了充足的样本量用于训练机器人操控策略。此外，Apache-2.0许可证开放使用，降低了学术与工业应用的门槛。

使用方法

使用此数据集时，推荐借助LeRobot工具链进行可视化与预处理。用户可通过Hugging Face Spaces提供的交互界面直接浏览数据，直观检查传感器记录与动作轨迹。在编程实践中，需通过Parquet文件加载动作、状态序列，并关联对应的视频片段，利用帧索引对齐时序。数据集已预设训练集划分为全部40个episode，可无缝集成于模仿学习或强化学习流程中。建议将多帧数据组织为批次，结合机器人逆运动学分析，以训练策略网络实现从视觉输入到关节指令的映射。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，数据驱动的操控策略研究日益依赖于高质量、可复用的示范数据集。该数据集由Luftaliann创建，采用LeRobot框架采集与封装，聚焦于“管件放置”这一精细操作任务，于2025年5月29日生成。数据集通过so_follower机器人平台，以30帧每秒的采样率记录了6维关节空间的动作与状态数据，并同步采集了640×480像素的前视视觉图像，共包含40个示范回合、约23914帧样本。其结构化的多模态特征设计为模仿学习与行为克隆研究提供了标准化训练资源，填补了特定工业部件装配场景下开源数据集的空白，对推动机器人灵巧操作与领域泛化研究具有显著价值。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战在于：如何从有限且特定场景的示范中，使机器人习得对异构管件的通用放置策略，并保证在不同初始位姿与光照条件下的鲁棒性。在构建过程中，主要挑战包括：1) 动作与状态的高精度同步记录，需要克服机器人关节运动中的抖动与延迟；2) 视觉数据与运动数据的时间对齐，确保多模态信息的一致性；3) 在仅有40个回合的小样本约束下，如何通过数据增强与正则化策略避免过拟合；4) 视频编码采用AV1格式带来的压缩失真与解码效率折衷，以及parquet数据存储的I/O性能优化问题。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习与模仿学习的研究浪潮中，record-tube-other-place2_20260529_170336 数据集作为一类通过遥操作或示教方式采集的机器人操作数据集，其经典使用场景聚焦于训练机器人掌握物体抓取与放置的精细操作技能。该数据集记录了机器人从‘拿起管道’到‘放置至指定位置’的完整任务轨迹，包含30帧每秒的高清视觉观测（来自前置摄像头）以及机器人6自由度关节状态与动作序列。研究者通常利用这些对齐的视觉与运动数据，训练端到端的模仿学习模型或行为克隆算法，使机器人能够从演示中泛化同类操作行为。此外，该数据集的细粒度时间序列特性也使其适用于研究基于视觉运动策略的机器人控制，例如利用扩散策略或变换器架构在给定当前状态与目标图像后，预测下一步的关节动作向量。

衍生相关工作

围绕record-tube-other-place2_20260529_170336这类LeRobot格式的数据集，近年来衍生出诸多具有深远影响的经典工作。首先，基于大规模多样化机器人操作数据集训练的通用策略预训练模型（如RT-2、Octo）推动了基础模型在机器人领域的迁移应用，一些研究利用此类数据集微调预训练视觉语言动作模型，实现了对新物体与场景的零样本或少样本泛化。其次，该数据集的视频与状态轨迹结构促进了扩散策略（Diffusion Policy）的蓬勃发展，研究人员验证了条件去噪概率模型在生成平滑且符合拓扑约束的机械臂动作序列方面的优越性。此外，该数据集还与Sim-to-Real迁移研究紧密结合，为在仿真环境中强化学习后的策略迁移至真实‘so_follower’机器人平台提供了验证基准。这些衍生工作共同推动了机器人学习社区从孤立演示走向可复现、共享与渐进式进步的研究范式。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，机器人学习领域正经历从模拟环境向真实世界迁移的关键转型，而record-tube-other-place2_20260529_170336数据集恰如其分地回应了这一前沿需求。该数据集基于LeRobot框架构建，聚焦于6维机械臂（so_follower）的具身操作任务，通过40个episodes、近2.4万帧的高频（30fps）视觉-动作序列，记录了机械臂从关节空间到夹爪控制的精细运动轨迹。值得注意的是，其视觉观测采用AV1编码的480×640分辨率视频，与低延迟的浮点动作数据同步，为模仿学习与行为克隆算法提供了高质量的多模态训练素材。在具身智能与机器人基础模型研究持续升温的背景下，该数据集的开放发布（Apache-2.0许可）不仅弥补了真实机器人操作场景下精细化动作记录的不足，更可服务于诸如少样本任务泛化、跨机器人迁移学习等热点方向，为推动人机协作与工业自动化中的端到端策略学习提供了坚实的实证基础。