0226_2right_11

该数据集是一个机器人学相关的数据集，使用LeRobot工具创建。数据集包含22个总片段，152407帧，涉及1个任务。数据以parquet文件格式存储，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，帧率为30fps。数据集结构包括动作和观察状态，其中动作和观察状态均包含12个关节位置信息。视频观察数据来自左前摄像头，分辨率为360x640，3通道，视频编码为av1，无音频。数据集还包括时间戳、帧索引、片段索引、索引和任务索引等元数据。适用于机器人控制、行为模仿等任务。

This is a robotics dataset developed using the LeRobot toolkit. The dataset includes 22 total segments, 152,407 frames, and covers a single task. It is stored in Parquet file format, with a total data file size of 100 MB and a video file size of 200 MB, and has a frame rate of 30 fps. The dataset structure comprises actions and observation states, both of which contain 12 joint position entries. The video observation data is sourced from the left-front camera, with a resolution of 360×640, 3 color channels, using the AV1 video encoding, and contains no audio. The dataset also includes metadata such as timestamps, frame indices, segment indices, indices, and task indices. It is applicable to tasks such as robot control and behavior cloning.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: 0226_2right_11
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集结构

• 总任务数: 1
• 总情节数: 22
• 总帧数: 152,407
• 帧率: 30 FPS
• 数据块大小: 1000
• 数据文件格式: Parquet
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 数据分割: 训练集 (0:22)

数据特征

动作

• 数据类型: float32
• 维度: [12]
• 特征名称:
  • left_shoulder_pan.pos
  • left_shoulder_lift.pos
  • left_elbow_flex.pos
  • left_wrist_flex.pos
  • left_wrist_roll.pos
  • left_gripper.pos
  • right_shoulder_pan.pos
  • right_shoulder_lift.pos
  • right_elbow_flex.pos
  • right_wrist_flex.pos
  • right_wrist_roll.pos
  • right_gripper.pos

观测状态

• 数据类型: float32
• 维度: [12]
• 特征名称: 与动作特征相同

观测图像 (left_front)

• 数据类型: 视频
• 图像尺寸: 高度 360 像素，宽度 640 像素，通道数 3
• 视频信息:
  • 视频编码: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 非深度图
  • 帧率: 30 FPS
  • 通道数: 3
  • 无音频

元数据

• 时间戳: float32, 维度 [1]
• 帧索引: int64, 维度 [1]
• 情节索引: int64, 维度 [1]
• 索引: int64, 维度 [1]
• 任务索引: int64, 维度 [1]

文件路径模式

• 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

代码库版本

• LeRobot 版本: v3.0
• 机器人类型: bi_so_follower

引用信息

• 主页: 信息缺失
• 论文: 信息缺失
• BibTeX 引用: 信息缺失

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人学习领域，高质量的数据集对于模型训练至关重要。0226_2right_11数据集依托LeRobot平台构建，通过采集双机械臂跟随任务的实际交互数据形成。该数据集包含22个完整任务片段，总计152,407帧数据，以30帧每秒的速率记录。数据以分块Parquet文件形式存储，每块约1000帧，确保了高效的数据管理与读取。

特点

该数据集的特点在于其多维度的数据表征，不仅包含12维的双臂关节位置作为动作与状态观测，还提供了左前视角的视觉图像流，分辨率达640x360，编码为AV1格式。数据严格对齐时间戳、帧索引与任务索引，支持端到端的模仿学习与强化学习研究。其结构设计兼顾了机器人控制所需的连续状态空间与丰富的视觉上下文信息。

使用方法

研究人员可通过LeRobot库或直接加载Parquet文件访问数据集。数据按训练划分组织，包含动作、观测状态、图像及元数据字段，便于构建状态-动作对用于策略学习。视觉数据以视频块形式存储，可结合关节数据联合训练感知-控制模型。该数据集适用于双机械臂协同任务的模仿学习、行为克隆及离线强化学习等算法验证。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，模仿学习与强化学习的发展亟需高质量、大规模的真实世界交互数据集。数据集0226_2right_11应运而生，它由Hugging Face的LeRobot项目创建，旨在为双臂机器人（bi_so_follower类型）的轨迹模仿与策略学习提供支持。该数据集收录了22个完整交互片段，涵盖超过15万帧的同步视觉与关节状态数据，其核心研究问题聚焦于如何从真实机器人操作中提取可泛化的动作模式，以推动机器人自主操作能力的进步。尽管具体创建时间与主要研究人员信息尚未公开，但其依托开源社区力量，为机器人学习模型的训练与验证提供了宝贵资源。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人模仿学习中的动作轨迹生成与状态估计问题，其核心挑战在于如何从高维、异构的传感器数据（如关节位置与视觉图像）中学习精确、平滑且可泛化的控制策略。构建过程中的挑战尤为显著：首先，数据采集需确保双臂机器人12个关节的同步精度与视觉帧的时序对齐，任何偏差都会影响策略学习的稳定性；其次，大规模数据（总计约300MB的视觉与状态数据）的高效存储与快速读取要求设计精巧的序列化格式（如Parquet）与分块策略，以平衡I/O效率与内存占用。此外，真实环境下的光照变化、遮挡以及机械噪声等因素，进一步增加了数据质量控制的复杂性。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，双臂仿人机器人操作任务的演示数据集为模仿学习与强化学习算法提供了关键训练资源。该数据集通过记录双臂机器人执行特定任务时的关节位置、图像观测及时间序列数据，构建了高维状态-动作对的轨迹集合。研究者可基于这些真实世界交互数据，训练策略网络以复现或泛化机器人的精细操作行为，尤其在双臂协调控制场景中，数据集支撑了从感知到动作的端到端学习框架的验证与优化。

衍生相关工作

围绕此类机器人操作数据集，学术界衍生出一系列经典研究工作，包括基于时空注意力机制的轨迹预测模型、结合视觉与本体感知的多模态策略蒸馏方法，以及利用离线强化学习从历史示教数据中提取安全且高效的行为策略。这些工作不仅推动了机器人学习算法的前沿进展，也为开源机器人生态如LeRobot提供了可复现的基准测试与算法比较平台。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，数据集0226_2right_11以其双机械臂操作配置和丰富的多模态数据，正成为模仿学习与强化学习融合研究的关键资源。该数据集通过LeRobot平台构建，包含高维动作状态与视觉观测，尤其适用于探索跨模态表示学习与端到端策略泛化。前沿研究聚焦于利用此类数据驱动模型，提升双臂协同操作的自主性与适应性，应对复杂非结构化环境中的灵巧任务，推动机器人从示教到自主决策的范式转变。