sort_down_side_new_0

该数据集使用LeRobot创建，适用于机器人技术任务，特别是bi_so_follower机器人。数据集采用Apache-2.0许可，包含parquet格式的数据文件。数据集结构详细描述了代码库版本（v3.0）、机器人类型、总剧集数（44）、总帧数（21430）、总任务数（1）、块大小（1000000）、数据和视频文件大小（分别为10000MB和50000MB）、帧率（30fps）以及训练分割（0:44）。特征部分包括动作和观察状态，其中动作状态包含12个关节位置（左右肩、肘、腕和夹持器），观察状态包含来自四个不同角度的摄像头图像（480x640分辨率，3通道，30fps，AV1编码，yuv420p像素格式）。此外，数据集还包含时间戳、帧索引、剧集索引、索引和任务索引等元数据。

This dataset was developed using LeRobot, tailored for robotics tasks, specifically for the bi_so_follower robot. Licensed under Apache-2.0, the dataset contains data files in Parquet format. The dataset structure details the codebase version (v3.0), robot type, total number of episodes (44), total frame count (21430), total number of tasks (1), chunk size (1000000), sizes of data and video files (10000MB and 50000MB respectively), frame rate (30fps), and training split (0:44). The feature set includes action and observation states: the action state contains 12 joint positions (left and right shoulders, elbows, wrists, and grippers), while the observation state includes camera images from four distinct angles with specifications of 480x640 resolution, 3 channels, 30fps, AV1 encoding, and yuv420p pixel format. Additionally, the dataset includes metadata such as timestamps, frame indices, episode indices, indices, and task indices.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: sort_down_side_new_0
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
• 许可协议: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集规模

• 总情节数: 44
• 总帧数: 21430
• 总任务数: 1
• 帧率: 30 FPS
• 数据文件总大小: 10000 MB
• 视频文件总大小: 50000 MB
• 分块大小: 1000000
• 数据版本: v3.0

数据划分

• 训练集: 包含全部44个情节（索引范围: 0:44）

数据结构与特征

数据以Parquet文件格式存储，路径模式为：data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet。 视频文件以MP4格式存储，路径模式为：videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4。

特征字段说明

1. 动作 (action)

   • 数据类型: float32
   • 形状: [12]
   • 描述: 包含左右机械臂各6个关节的位置控制指令（肩部平移、肩部抬升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转、夹爪位置）。

2. 状态观测 (observation.state)

   • 数据类型: float32
   • 形状: [12]
   • 描述: 与动作特征相同，表示机械臂各关节的当前状态位置。

3. 图像观测 (observation.images)

   • 包含四个相机视角的图像数据，均为视频格式，具体参数如下：
     • left_up: 上视角，分辨率480x640，3通道彩色，AV1编码，无音频。
     • left_front: 前视角，分辨率480x640，3通道彩色，AV1编码，无音频。
     • left_right: 右视角，分辨率480x640，3通道彩色，AV1编码，无音频。
     • left_left: 左视角，分辨率480x640，3通道彩色，AV1编码，无音频。
   • 通用视频参数: 帧率30 FPS，像素格式yuv420p，非深度图。

4. 索引与时间戳

   • timestamp: 时间戳，float32，形状[1]。
   • frame_index: 帧索引，int64，形状[1]。
   • episode_index: 情节索引，int64，形状[1]。
   • index: 数据索引，int64，形状[1]。
   • task_index: 任务索引，int64，形状[1]。

机器人平台

• 机器人类型: bi_so_follower (双机械臂系统)

引用信息

• 论文: 未提供
• 主页: 未提供
• BibTeX引用格式: 未提供

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人学习领域，高质量的数据集是推动算法发展的基石。sort_down_side_new_0数据集依托LeRobot平台构建，系统采集了双手机器人执行单一任务的操作数据。该数据集包含44个完整操作片段，总计21430帧，以30帧每秒的速率记录，数据以分块Parquet格式存储，并辅以对应的高清视频文件，确保了原始操作序列的完整性与可追溯性。

使用方法

为便于学术研究与应用开发，该数据集已预先划分为训练集。使用者可通过加载指定的Parquet数据文件，便捷地访问每一帧的关节状态、动作向量、时间戳及对应的多视角视频流。研究人员能够利用这些对齐的多模态序列，直接进行模仿学习、强化学习或视觉运动策略等模型的训练与验证，加速机器人智能算法的迭代与部署。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，高质量、大规模的真实世界交互数据对于推动模仿学习与强化学习算法的进步至关重要。sort_down_side_new_0数据集由HuggingFace的LeRobot项目创建，旨在为双臂机器人（bi_so_follower）提供精细的操作任务演示数据。该数据集收录了44个完整交互片段，总计超过两万帧的多模态观测数据，包含机器人关节状态与多视角视觉信息，其核心研究问题聚焦于如何利用真实环境下的示教数据来提升机器人对复杂操作任务的泛化与执行能力。此类数据集的构建为机器人技能迁移与策略学习提供了宝贵的实证基础，对促进具身智能的发展具有显著影响力。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人操作任务中模仿学习与策略泛化的核心挑战，具体包括如何从高维、异构的多模态观测（如多视角图像与连续关节状态）中有效提取特征，并生成精确、稳定的机器人控制指令。在构建过程中，挑战主要源于真实世界数据采集的复杂性：需要确保多传感器（如多个摄像头）的时间同步与空间标定，处理大规模视频数据的高效存储与压缩（如采用AV1编码），以及在长时间、多任务演示中维持数据的一致性与完整性。此外，数据集的规模相对有限，可能制约了学习模型在更广泛任务场景下的泛化性能。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，sort_down_side_new_0数据集以其丰富的多视角视觉观测与双手机械臂动作记录，成为模仿学习与强化学习算法验证的经典资源。该数据集通过44个完整任务片段，捕捉了机器人执行特定操作时的关节位置与实时图像，为研究者提供了高维状态-动作对的真实交互轨迹，常用于训练端到端的策略模型，以实现在复杂环境中的行为克隆与技能泛化。

解决学术问题

该数据集有效应对了机器人学中样本效率低下与仿真到现实迁移的挑战。通过提供大规模的真实世界操作数据，它支持了离线强化学习与行为克隆方法的研究，减少了在物理系统上直接探索的风险与成本。其多模态观测结构促进了视觉-动作关联建模的进展，为解决高维连续控制问题提供了实证基础，推动了数据驱动机器人策略的可靠性与适应性提升。

实际应用

在实际机器人部署中，sort_down_side_new_0数据集可用于双手机械臂的自主操作任务训练，例如物体抓取、摆放或装配等工业场景。基于该数据训练的模型能够提升机器人在非结构化环境中的感知与执行能力，降低对精确编程的依赖，实现更灵活的生产线自动化。此外，其多视角视频数据也为机器人视觉导航与环境理解提供了丰富的学习素材。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，多模态感知与双臂协同控制正成为前沿探索的核心议题。sort_down_side_new_0数据集凭借其丰富的多视角视觉流与高维关节状态记录，为模仿学习与强化学习算法提供了宝贵的真实世界交互轨迹。当前研究聚焦于如何有效融合异构传感器数据，以提升模型在复杂场景下的泛化能力与决策鲁棒性。随着开源机器人平台LeRobot的兴起，此类数据集正推动社区迈向数据驱动的机器人技能迁移，为家庭服务与工业自动化等热点应用奠定实证基础。