Isaac-Kitchen-v1103-00_sub5

这是一个关于机器人任务的数据集，包含了1个剧集，每个剧集有60帧，总共1个任务。数据集以parquet格式存储，并包含了视频文件。数据集的特征包括机器人的初始姿态、是否为第一帧或最后一帧、子任务索引、观测状态（包括位置、旋转、 gripper状态、关节角度等）、图像（前视图、左手腕视图、右手腕视图）、动作（位置、旋转、gripper状态、速度、角速度）和时间戳等信息。

This is a robotic task dataset containing 1 episode, with 60 frames per episode and a total of 1 task. The dataset is stored in Parquet format and includes accompanying video files. The features of the dataset cover the robot's initial pose, flags indicating whether it is the first or last frame, subtask index, observation states (including position, rotation, gripper state, joint angles, etc.), images (front view, left wrist view, right wrist view), actions (position, rotation, gripper state, linear velocity, angular velocity), timestamps, and other relevant information.

原始信息汇总

Isaac-Kitchen-v1103-00_sub5 数据集概述

基本信息

• 数据集名称: Isaac-Kitchen-v1103-00_sub5
• 创建工具: 使用 LeRobot 创建
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集规模与结构

• 总情节数: 1
• 总帧数: 60
• 总任务数: 1
• 数据块大小: 1000
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 500 MB
• 帧率: 30 FPS
• 数据分割: 训练集 (train): 0:1
• 数据文件格式: Parquet
• 数据文件路径模式: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径模式: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

数据特征

环境与任务特征

• kitchen_num: 厨房编号 (int64)
• kitchen_sub_num: 厨房子编号 (int64)
• kitchen_type: 厨房类型 (int64)
• initial_pose: 初始位姿 (float32, 形状[6])，包含位置(x, y)和四元数姿态(qw, qx, qy, qz)
• subtask_index: 子任务索引 (int64)
• task_index: 任务索引 (int64)

序列标识特征

• is_first: 是否为序列起始帧 (int64)
• is_last: 是否为序列结束帧 (int64)
• episode_index: 情节索引 (int64)
• frame_index: 帧索引 (int64)
• index: 索引 (int64)
• timestamp: 时间戳 (float32)

观测特征

• observation.state: 机器人状态 (float32, 形状[35])，包含：

  • 左臂位置与姿态 (l_x, l_y, l_z, l_r1-l_r6)
  • 右臂位置与姿态 (r_x, r_y, r_z, r_r1-r_r6)
  • 左右夹爪状态 (l_gripper, r_gripper)
  • 多个关节角度 (arm1_base_link_joint 至 link25_joint)
  • 速度信息 (v_x, v_y, omega)

• observation.images.front: 前视摄像头视频 (dtype: video)，分辨率224×224×3，30 FPS，H.264编码，无音频

• observation.images.wrist_left: 左腕摄像头视频 (dtype: video)，分辨率224×224×3，30 FPS，H.264编码，无音频

• observation.images.wrist_right: 右腕摄像头视频 (dtype: video)，分辨率224×224×3，30 FPS，H.264编码，无音频

动作特征

• action: 机器人动作 (float32, 形状[23])，包含：
  • 左臂动作 (l_x, l_y, l_z, l_r1-l_r6)
  • 右臂动作 (r_x, r_y, r_z, r_r1-r_r6)
  • 左右夹爪动作 (l_gripper, r_gripper)
  • 速度动作 (v_x, v_y, omega)

技术细节

• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: 未指定
• 视频编码: H.264
• 像素格式: yuv420p
• 深度图: 否
• 音频: 无

引用信息

• 主页: 未提供
• 论文: 未提供
• BibTeX 引用: 未提供

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作学习领域，高质量的数据集对于模型训练至关重要。Isaac-Kitchen-v1103-00_sub5数据集依托LeRobot框架构建，通过模拟厨房环境中的机器人操作任务，系统性地采集了多模态交互数据。其构建过程以Parquet格式高效存储结构化数据，并辅以MP4格式的视频流，完整记录了包括机器人状态、动作指令及多视角视觉观测在内的时序信息，确保了数据在时序上的一致性与完整性。

特点

该数据集在机器人学习领域展现出鲜明的技术特色。其核心在于提供了高维度的状态与动作空间，状态观测包含35维的机器人关节与本体信息，动作空间则涵盖23个连续控制维度。同时，数据集集成了多视角的视觉输入，包括前置摄像头及左右腕部摄像头拍摄的224x224分辨率RGB视频，帧率稳定在30fps。数据结构设计严谨，通过明确的索引字段如episode_index和frame_index，支持对长时序任务进行高效切片与访问。

使用方法

对于研究者而言，该数据集可直接用于端到端的机器人模仿学习或强化学习算法训练。数据以分块（chunk）形式组织，用户可通过标准的Parquet读取接口加载数据文件，并依据meta/info.json中的路径模板定位视频资源。典型的应用流程包括：解析状态观测（observation.state）与对应动作（action）以构建监督信号，同时利用多路视频（observation.images.*）进行视觉表征学习或策略建模。由于数据集已预设训练集划分，研究者可便捷地将其集成至现有机器学习管道中进行模型训练与验证。

背景与挑战

背景概述

Isaac-Kitchen-v1103-00_sub5数据集隶属于机器人学习领域，专注于家庭环境下的多任务操作研究。该数据集由HuggingFace的LeRobot项目创建，旨在通过模拟厨房场景中的复杂交互，推动机器人自主执行日常任务的能力发展。数据集收录了机器人双臂协同操作的观测数据，包括关节状态、视觉图像及动作指令，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的训练资源。其构建体现了对现实世界泛化性与可扩展性的追求，有望加速服务机器人在非结构化环境中的实际应用。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人领域中的多模态感知与精细操作问题，其核心挑战在于如何整合高维视觉信息与连续动作空间，以实现鲁棒且泛化的策略学习。构建过程中，数据采集面临传感器同步、环境动态变化以及任务多样性的技术难题，需确保数据的一致性与完整性。此外，数据标注与结构化处理要求高度精确，以支持复杂任务的长时程序列建模，这对计算资源与算法设计提出了严峻考验。

常用场景

经典使用场景

在机器人学领域，仿真环境为算法验证提供了安全且可扩展的平台。Isaac-Kitchen-v1103-00_sub5数据集作为基于Isaac Gym仿真环境构建的厨房场景数据集，其经典使用场景集中于双机械臂操作任务的离线强化学习与模仿学习研究。该数据集通过记录机械臂在模拟厨房环境中的状态观测、多视角视觉图像及动作序列，为研究者提供了结构化的交互轨迹，便于训练端到端的策略模型，以学习复杂的物体抓取、放置及协同操作等技能。

实际应用

在现实应用中，此类数据集驱动的技术有望赋能家庭服务机器人或工业自动化场景。基于Isaac-Kitchen数据集训练的模型，可以迁移至物理机器人系统，执行诸如餐具整理、食材准备等日常厨房任务，提升机器人在非结构化环境中的适应性与实用性。这为开发能够理解复杂任务序列、具备精细操作能力的智能体奠定了基础，对促进服务机器人产业化具有潜在价值。

衍生相关工作

围绕该数据集及其所属的LeRobot项目生态，已衍生出多项经典研究工作。这些工作主要聚焦于利用大规模仿真数据进行机器人策略预训练，以及研究视觉-动作表征学习。例如，基于类似仿真数据集的基准测试推动了行为克隆、决策Transformer等算法在机器人领域的应用与改进。这些研究共同构成了从仿真到实物、从单任务到多任务学习的连贯技术脉络，持续丰富着机器人学习的数据驱动范式。