ankile/real01c-insert-marker-d1-r2-stage2-lineage-comparison-sobol10

该数据集由LeRobot创建，是一个机器人数据集，专门用于Franka机器人。数据集包含50个训练集episodes，总计15063帧，数据以parquet格式存储，并包含视频文件（总大小200MB）。数据集特征丰富，包括观测状态（如笛卡尔位置、关节位置、速度、夹爪位置）、动作（如笛卡尔速度、位置、关节速度、位置、夹爪动作）、以及任务相关指标（如步骤剩余数、干预标志、成功标志、奖励、完成标志）。此外，数据集还提供来自两个摄像头的图像观测（分辨率480x640，15fps），支持机器人学习和控制任务。所有数据按chunk组织，适用于训练和评估机器人策略。This dataset was created using LeRobot and is a robotics dataset specifically for Franka robots. It contains 50 training episodes with a total of 15063 frames, stored in parquet format and including video files (total size 200MB). The dataset features rich attributes, such as observation states (e.g., Cartesian position, joint position, velocity, gripper position), actions (e.g., Cartesian velocity, position, joint velocity, position, gripper action), and task-related metrics (e.g., steps to go, intervention flag, success flag, reward, done flag). Additionally, it provides image observations from two cameras (resolution 480x640, 15fps), supporting robot learning and control tasks. All data is organized into chunks, making it suitable for training and evaluating robot policies.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

real01c-insert-marker-d1-r2-stage2-lineage-comparison-sobol10数据集是基于LeRobot框架构建的，旨在服务于机器人操控领域的研究与训练。该数据集采用Franka机器人平台，通过采集50个回合、总计15063帧的演示数据，以每秒15帧的速率记录机器人执行单一任务的过程。数据以Parquet格式存储，结构包含元信息文件meta/info.json，定义了特征字段、分块大小及视频与数据的组织路径。构建过程中，数据被拆分为1000帧大小的块，并同时记录对应的H.264编码视频，确保状态与视觉信息的同步。

特点

该数据集的核心特点在于其丰富的特征维度与多模态信息整合能力。除了标准的机器人状态（如笛卡尔位置、关节角度与速度）和7维动作向量，数据集还引入了众多辅助标签，包括干预标志、任务成功指示、回合ID、策略索引及时间戳等，便于进行细粒度的行为分析与策略评估。同时，数据集包含来自两个不同摄像头视角的RGB视频流，提供了480×640像素的视觉观测，增强了环境感知的全面性。此外，数据集中记录了笔尖坐标及偏航角等精细操作参数，使其特别适合研究精细化操作任务中的行为对比与策略迁移。

使用方法

使用该数据集时，研究人员可通过LeRobot库加载Parquet文件与对应的视频流，快速构建训练与评估流程。数据集已预定义默认配置，将全部50个回合作为训练集，支持即用型加载。利用特征字段如observation.state、action及observation.images，可以方便地提取机器人的状态、动作与视觉观测进行模仿学习或强化学习训练。辅助标签如intervention_flag和success_flag可用于区分不同策略的干预情况或筛选成功回合，便于进行消融实验与对比分析。数据还保留了任务时间戳与帧索引，便于时间序列建模与回合级别的策略评估。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，模仿学习与行为克隆技术的持续进步对大规模、高质量操作数据集的需求与日俱增。real01c-insert-marker-d1-r2-stage2-lineage-comparison-sobol10数据集由Hugging Face社区依托LeRobot框架构建，专注于Franka机械臂的精准插拔与标记操作任务。该数据集于近期创建，共包含50个演示回合、15063帧时序数据，以15帧/秒的采样频率记录了机器人末端执行器在三维空间中的位置、姿态、关节状态及多视角视觉观测。通过精细的结构化特征设计，如笛卡尔坐标、关节速度、抓爪状态及策略标识等，数据集旨在为机器人精细操作策略学习提供标准化基准。其采用Apache-2.0开源许可发布，显著降低了学术研究与工业应用的数据获取门槛，为复现、比较和加速机器人操作技能的学习方法演进奠定了重要基础。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战是机器人精密装配与插拔操作的策略学习问题，这类任务要求机器人在受限空间中实现亚毫米级的末端执行器定位与力控制，直接映射到工业自动化中的关键瓶颈。构建过程中面临的多重挑战包括：数据采集中必须确保演示轨迹的高保真度与低噪声，以捕捉人机演示或最优策略下的精细运动特征；面对50个回合的有限样本量，如何从高维状态空间与多模态观测中有效提取不变特征，避免过拟合；此外，数据集需平衡任务特异性与泛化能力，在诸如插拔角度、力度及目标标记排布等变量下保持稳健性，这对后续的模仿学习与域迁移算法提出了严苛要求。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习与操控领域，该数据集专为基于Franka机械臂的精准操作任务而构建，尤其聚焦于标记笔插入等精细动作的模仿学习。其标准用法包括训练端到端的视觉运动策略，利用多模态观测信息——涵盖关节位置、笛卡尔坐标及双视角视觉输入，通过行为克隆或离线强化学习范式，使机器人习得从视觉感知到连续动作的映射关系。数据集每条轨迹不仅记录了7维动作指令，还包含了干预标志、成功指示等关键元数据，为评估策略鲁棒性与人机协同学习提供了可靠基准。

实际应用

在工业自动化与柔性制造场景中，该数据集为高精度装配任务（如电子元件插接、精密部件定位）提供了可迁移的算法验证平台。实际部署时，基于该数据集训练的模型可在确保安全约束的前提下，自动完成不同方位标记物的插入操作，有效替代人工在重复性劳损风险较高的工位上的劳动。此外，其所采用的人机混合数据采集范式（包含干预标志）为半自主生产线的构建奠定了技术基础，使得机器人能够根据环境动态灵活调节执行策略，提升产线产出的稳定性。

衍生相关工作

该数据集衍生出了多项关于机器人技能复用与跨场景迁移的经典研究，其中最具代表性的包括基于该数据探索的任务参数化技能学习方法，研究人员通过解耦动作空间与观测空间，实现了从固定标记板到不同形状物体的柔性迁移。另有工作基于其内置的干预标志，系统研究了人在环混合策略中置信度阈值设定的最优解，显著降低了远程操作中人为介入的频次。此外，在离线策略评估领域，该数据集被用作基准来验证无模型强化学习中价值函数外推技术的可靠性，产生了多项关于保守Q学习的改进方案。