eval_colourmatchfinallll

这是一个关于机器人学的数据集，由LeRobot创建。数据集包含一个代码库版本为v2.1的机器人类型为so101_follower的剧集，总共有775帧，1个任务，2个视频和1个块，块大小为1000。数据集的帧率为30fps，且仅有一个训练集分割。数据集中的特征包括动作位置、观察状态、正面图像、手腕图像、时间戳、帧索引、剧集索引、索引和任务索引。所有数据均以Apache-2.0许可发布。

This is a robotics dataset created by LeRobot. The dataset contains episodes of the robot type so101_follower with codebase version v2.1, totaling 775 frames, 1 task, 2 videos, and 1 chunk with a chunk size of 1000. The dataset has a frame rate of 30fps and only one training split. The features included in the dataset are action positions, observation states, front-facing images, wrist images, timestamps, frame indices, episode indices, indexes, and task indices. All data is released under the Apache-2.0 license.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (robotics)
• 标签: LeRobot
• 代码库版本: v2.1

数据集结构

• 数据文件格式: Parquet
• 数据文件路径: data/*/*.parquet
• 视频路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4
• 总任务数: 1
• 总视频数: 2
• 总帧数: 775
• 总片段数: 1
• 片段大小: 1000
• 帧率 (FPS): 30
• 训练集划分: 0:1

特征描述

• 动作 (action):
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 名称: shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos
• 观测状态 (observation.state):
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 名称: 同动作特征
• 观测图像 (observation.images.front 和 observation.images.wrist):
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 视频信息:
    • 高度: 480
    • 宽度: 640
    • 通道数: 3
    • 编解码器: av1
    • 像素格式: yuv420p
    • 非深度图
    • 帧率: 30
    • 无音频
• 其他特征:
  • timestamp (float32, [1])
  • frame_index (int64, [1])
  • episode_index (int64, [1])
  • index (int64, [1])
  • task_index (int64, [1])

机器人信息

• 机器人类型: so101_follower

引用信息

• BibTeX: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

eval_colourmatchfinallll数据集依托LeRobot开源框架构建，采用模块化设计理念，通过机器人操作任务实时采集多模态数据。技术实现上，以SO101型跟随机器人为载体，以30fps的采样频率记录机械臂关节位姿、双视角视觉数据及时间戳信息，原始数据经AV1编码压缩后存储为结构化Parquet文件，并通过分块索引机制优化存储效率，最终形成包含775帧的完整操作序列。

使用方法

研究者可通过解析Parquet文件结构快速访问多模态数据流，其中data_path字段指导数据加载，video_path字段定位视频资源。典型使用场景包括：利用observation字段构建环境状态表征，通过action字段监督策略网络训练，或结合timestamp实现跨模态数据对齐。数据集默认配置为训练集划分，适用于端到端机器人操作策略的开发与验证。

背景与挑战

背景概述

eval_colourmatchfinallll数据集是基于LeRobot框架构建的机器人操作数据集，专注于机械臂控制与视觉感知的协同任务。该数据集由HuggingFace社区在Apache-2.0许可下发布，采用SO101型跟随机器人采集多模态数据，包含775帧30fps的视频流及6自由度关节动作记录。其核心研究问题在于解决机器人执行颜色匹配任务时，如何通过视觉反馈优化机械臂轨迹规划，为模仿学习与强化学习算法提供真实世界交互数据。数据集采用分块存储的Parquet格式，整合了前视与腕部双视角视频流，标志着开源社区在机器人操作数据集标准化建设的重要尝试。

当前挑战

该数据集面临双重技术挑战：在领域问题层面，颜色匹配任务要求机器人克服光照变化、色域偏移等视觉干扰，同时协调多关节运动实现毫米级定位精度，这对动作-观测对齐模型提出极高要求；在构建过程中，数据采集需同步处理高帧率视频流与低延迟控制信号，而6自由度机械臂的状态空间爆炸问题导致有效样本覆盖率不足。此外，原始数据未标注任务语义标签，缺乏基准测试协议，制约了数据集的评估效度。

常用场景

经典使用场景

在机器人控制与视觉感知领域，eval_colourmatchfinallll数据集为研究者提供了一个多模态交互环境下的标准测试平台。该数据集通过整合机械臂关节状态数据与双视角视觉信息（前视与腕部摄像头），典型应用于机器人动作模仿学习算法的验证。其30fps的高帧率视频流与精确的时间戳同步特性，使得研究者能够精细分析动作序列与视觉观测的时空对应关系，为基于视觉的机器人控制研究奠定了数据基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人领域动作-感知联合建模的关键科学问题。通过提供6自由度机械臂的精确位姿数据与同步多视角视觉反馈，填补了传统方法中动作指令与视觉观测割裂的空白。其结构化数据格式支持端到端强化学习算法的训练，特别在解决视觉运动策略泛化性不足、动作-观察对齐困难等挑战方面具有显著价值，推动了具身智能研究中感知-动作闭环系统的理论发展。

实际应用

在工业自动化场景中，该数据集支撑了视觉引导机械臂操作系统的开发。基于其提供的多视角视觉反馈和精确关节角度记录，工程师能够优化分拣、装配等任务的运动规划算法。医疗机器人领域则利用其高精度时空对齐特性，开发微创手术辅助系统的动作预测模块。数据集包含的抓取器状态数据更为服务机器人抓取策略研究提供了真实世界基准。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学领域，eval_colourmatchfinallll数据集的最新研究聚焦于多模态感知与动作控制的深度融合。该数据集通过整合机械臂关节状态数据与双视角视觉信息，为研究视觉伺服控制、基于强化学习的策略优化提供了高质量基准。近期研究热点集中在利用其时空对齐的传感器数据流，开发端到端的模仿学习框架，以解决复杂环境下的物体抓取和颜色匹配任务。随着LeRobot生态系统的完善，该数据集在推动家庭服务机器人精细化操作方面展现出独特价值，其标准化数据格式也促进了跨平台算法比较的可行性。