record-v1

这是一个使用LeRobot创建的数据集，用于机器人学相关任务。数据集包含了5个集剧，共8969帧，1个任务，没有视频文件。数据以Parquet格式存储，每个集剧包含1000个数据点，帧率为30fps。数据集被划分为训练集。数据包含的动作、状态、时间戳、帧索引、集剧索引和任务索引等特征均以浮点数或整数形式表示，并提供了具体的维度和信息。

This is a dataset created using LeRobot for robotics-related tasks. It contains 5 episodes, a total of 8969 frames, and 1 single task, with no video files included. The data is stored in Parquet format, each episode contains 1000 data points, and the frame rate is 30fps. The dataset is split into training sets. Features included in the dataset such as actions, states, timestamps, frame indices, episode indices and task indices are all represented in floating-point or integer formats, with specific dimensions and detailed information provided.

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
• 配置:
  • 默认配置 (default)
  • 数据文件: data//.parquet

数据集描述

• 创建工具: LeRobot
• 主页: [More Information Needed]
• 论文: [More Information Needed]

数据集结构

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: so101_follower
• 总集数: 5
• 总帧数: 8969
• 总任务数: 1
• 总视频数: 0
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率 (fps): 30
• 分割:
  • 训练集: 0:5
• 数据路径: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征

• 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:
    • shoulder_pan.pos
    • shoulder_lift.pos
    • elbow_flex.pos
    • wrist_flex.pos
    • wrist_roll.pos
    • gripper.pos
• 时间戳 (timestamp):
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
  • 名称: null
• 帧索引 (frame_index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
  • 名称: null
• 集索引 (episode_index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
  • 名称: null
• 索引 (index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
  • 名称: null
• 任务索引 (task_index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
  • 名称: null

引用

• BibTeX: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

record-v1数据集依托LeRobot开源框架构建，采用模块化数据采集策略对机器人操作任务进行系统化记录。技术实现上通过SO101型跟随机器人以30fps的采样频率捕获机械臂六自由度关节位置数据，原始数据经标准化处理后按时间序列分块存储为Parquet格式，每个数据块包含1000帧的运动轨迹片段，最终形成包含5个完整任务序列的8969帧数据集。

使用方法

使用者可通过解析Parquet文件获取结构化机器人运动数据，建议优先关注observation.state和action两个关键特征字段。数据加载时需注意时序连续性，可利用frame_index和timestamp字段进行帧对齐。典型应用场景包括机器人逆运动学建模、模仿学习算法训练等，研究者可通过分块读取策略处理大规模运动轨迹数据，各数据块路径遵循'data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet'的命名规范。

背景与挑战

背景概述

record-v1数据集由LeRobot团队构建，专注于机器人控制领域的研究与应用。该数据集旨在为机器人动作控制与状态观测提供高质量的数据支持，涵盖了6自由度机械臂的关节位置、时间戳以及任务索引等多维特征。通过记录机械臂在特定任务中的动作序列与状态变化，该数据集为机器人学习算法的训练与验证提供了重要资源。尽管创建时间与具体研究人员信息尚未公开，但其基于Apache-2.0许可证的开源特性，显著促进了机器人控制领域的协作研究。

当前挑战

该数据集面临的主要挑战包括：在领域问题方面，机器人动作控制的复杂性与高维度特征增加了模型训练的难度，如何有效利用有限的5个任务序列数据提升泛化能力成为关键问题；在构建过程中，数据采集的实时性与同步性要求极高，机械臂的6个关节位置数据需精确记录，同时时间戳与帧索引的匹配也需高度准确，以确保数据的完整性与一致性。此外，数据集的规模较小，可能限制其在复杂任务中的应用潜力。

常用场景

经典使用场景

在机器人控制领域，record-v1数据集为研究者提供了丰富的机械臂运动轨迹数据。该数据集记录了so101_follower型机械臂在连续动作中的关节位置、时间戳等关键信息，特别适用于模仿学习算法的训练与验证。通过8969帧的高频采样数据，研究人员能够精确分析机械臂在6自由度空间中的运动模式，为机器人动作规划研究奠定数据基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人控制领域两大核心问题：一是缺乏真实场景下的连续动作轨迹数据，传统仿真环境难以反映实际物理系统的复杂性；二是为模仿学习算法提供了标准化评估基准，通过统一的关节位置特征定义，使不同控制算法的性能比较成为可能。其30fps的高精度时序数据尤其有助于研究动作序列的时序依赖性。

实际应用

工业自动化领域可基于该数据集开发机械臂控制模块，特别是在装配线分拣、精密焊接等需要重复轨迹规划的场景。医疗机器人领域可借鉴其动作轨迹特征，辅助设计手术机械臂的运动控制算法。数据集包含的抓取器位置数据(gripper.pos)更为研究末端执行器控制提供了直接参考。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，record-v1数据集以其独特的机械臂动作记录和状态观测数据，为模仿学习与强化学习算法的训练提供了宝贵资源。该数据集聚焦于多关节机械臂的精确控制问题，其包含的六自由度动作空间和同步状态观测数据，正推动着端到端策略学习、动态系统建模等方向的研究。近期，随着具身智能和通用机器人技术的兴起，此类高质量真实世界操作数据在跨任务迁移学习、小样本适应等前沿课题中展现出关键价值。数据集采用的高帧率时序记录方式，也为研究动作序列预测、时序建模等热点问题提供了实验基础。