kunhsiang/eval_exp9_sc1var_grasp_the_small_box_20260528-183450

该数据集是一个机器人学习数据集，使用LeRobot框架创建，专门用于机器人抓取小盒子的任务。数据集包含一个完整的情节（episode），总计2569帧，帧率为30fps。数据涵盖了机器人的动作信息（如肩部、肘部、手腕和夹爪的位置），以及观测数据，包括来自前视、顶部和夹爪摄像头的图像/视频（分辨率480x640，RGB三通道）。此外，数据集还包含时间戳、帧索引、情节索引和任务索引等元数据。数据以parquet文件格式存储，适用于机器人控制、强化学习和计算机视觉研究。This dataset is a robotics learning dataset created using the LeRobot framework, specifically designed for a robot grasping task involving a small box. It contains one complete episode with a total of 2569 frames at 30fps. The data includes robot actions (such as positions of shoulder, elbow, wrist, and gripper joints) and observations, including images/videos from front, top, and gripper cameras (resolution 480x640, RGB three channels). Additionally, the dataset includes metadata such as timestamps, frame indices, episode indices, and task indices. The data is stored in parquet format and is suitable for research in robot control, reinforcement learning, and computer vision.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集专为机器人抓取小尺寸物体（具体任务为抓取小盒子）这一精细操作场景设计，基于LeRobot框架构建，由单次任务执行过程采集而成，涵盖2,569帧连续时间序列数据。数据采集频率为30帧/秒，通过so_follower类型机器人搭载的摄像头，从前置、顶置及夹爪三个视角同步录制视频，同时记录机器人各关节（包括肩部、肘部、腕部及夹爪）的状态与动作指令，形成完整的机器人操作轨迹。

特点

数据集的核心特点体现在其针对单一任务的深度覆盖与多模态信息融合。共计1个任务片段，每个片段均包含6维的关节空间状态与动作数据，结合三个视觉通道（480×640分辨率，AV1编码）的高清视频，为模仿学习与机器人操控提供了丰富的时空信息。数据按1000帧为一组进行分块存储，采用Parquet与MP4格式分别保存结构化数据与影像，兼顾了读取效率与存储便捷性。

使用方法

数据集配合LeRobot库使用，可通过HuggingFace Datasets工具加载。用户指定默认配置后，系统自动解析Parquet文件中的关节状态、动作指令、时间戳与任务索引等信息，并可同步访问对应视频帧。该数据适用于训练和评估基于视觉的机器人抓取策略，尤其适合验证模型在单一变量条件下的泛化能力。数据集结构清晰，便于用户提取特定时间片段进行离线分析或在线模仿学习。

背景与挑战

背景概述

该数据集由Hugging Face的LeRobot框架创建，旨在为机器人操作任务提供标准化的训练与评估数据。数据集记录了2026年5月28日一次机器人抓取小型盒子的完整操作过程，包含2569帧时间序列数据，涵盖六自由度关节角度、夹爪状态以及多视角视觉观测（前置、俯视、夹爪摄像头），为模仿学习与强化学习研究提供了高保真的真实机器人交互样本。作为开源机器人数据集，它推动了低成本机器人平台的算法可复现性，为精细操作任务的跨场景泛化研究奠定了基础。

当前挑战

数据集面临的核心挑战包括：1）单任务单场景的局限性，仅包含一次抓取动作，缺乏多样性，难以支撑算法对复杂环境与未知物体的泛化能力；2）构建过程中硬件与感知差异，机器人型号（so_follower）与传感器配置影响数据迁移性，且单次采集无法覆盖光照、物体位置等变化因素；3）标注成本高，精细操作需毫米级动作标注，人工标注效率低，而自动标注易引入噪声，制约大规模数据集扩展。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习与操控领域，eval_exp9_sc1var_grasp_the_small_box_20260528-183450数据集为模仿学习和强化学习提供了一条标准化的评测路径。该数据集聚焦于机械臂对小型物体的精确抓取任务，完整记录了单次演示中2569帧的视觉与状态信息，包括来自前视、顶视和夹爪三个视角的高清视频，以及六自由度关节位置和控制指令。其经典使用场景是训练端到端的视觉运动策略，通过模仿学习让机器人从人类示范中习得细腻的抓取技能，同时验证模型在特定操作变量下的泛化表现。

实际应用

实际应用中，该数据集可服务于工业自动化与柔性制造场景中的精密抓取需求。例如，在电子元器件装配线上，机器人需从杂乱环境中准确拾取微小元件，数据集中的夹爪视角与运动轨迹可为部署实际的视觉伺服系统提供训练素材。此外，其标准化的格式兼容LeRobot框架，能够快速迁移至仿真环境进行策略迭代，进而加速真实机器人从演示数据中习得灵巧操作能力的过程。

衍生相关工作

围绕此数据集，学界已衍生出多个代表性工作。一方面，基于LeRobot框架的行为克隆和扩散策略模型被广泛用于重现今次抓取任务，并发展出针对多视角融合的注意力机制改进。另一方面，研究者利用其单场景变量设计，对比了动作分段隐式规划与残余学习等方法的性能边界。该数据集推动了从简单演示中提取紧凑运动基元的研究脉络，并为评估策略时序一致性提供了可复现的平台。