fixed_stove_on3_pi0_3x_beta_0.3

这是一个使用LeRobot创建的机器人数据集，包含150个剧集，共57658帧，专注于一个任务。数据以Parquet格式存储，每个数据块包含1000帧，帧率为10fps。数据集提供了图像、手腕图像、状态、动作、时间戳、帧索引、剧集索引和任务索引等特征。

This is a robotic dataset created using LeRobot, which contains 150 episodes and a total of 57,658 frames, focusing on a single task. The data is stored in Parquet format, with each data block holding 1,000 frames and a frame rate of 10 fps. The dataset provides features including images, wrist images, states, actions, timestamps, frame indices, episode indices, and task indices.

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
• 标签: LeRobot
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)

数据集结构

• 总任务数: 1
• 总情节数: 150
• 总帧数: 57658
• 总视频数: 0
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 10 FPS
• 机器人类型: panda
• 代码库版本: v2.1

数据特征

• image: 图像数据，形状[224, 224, 3]
• wrist_image: 腕部图像数据，形状[224, 224, 3]
• state: 状态数据，形状[8]，数据类型float32
• actions: 动作数据，形状[7]，数据类型float32
• timestamp: 时间戳，形状[1]，数据类型float32
• frame_index: 帧索引，形状[1]，数据类型int64
• episode_index: 情节索引，形状[1]，数据类型int64
• index: 索引，形状[1]，数据类型int64
• task_index: 任务索引，形状[1]，数据类型int64

数据分割

• 训练集: 全部150个情节

文件格式

• 数据文件: Parquet格式
• 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

引用信息

• 论文: 待补充
• 主页: 待补充
• BibTeX引用: 待补充

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，数据集的构建质量直接影响算法模型的性能表现。fixed_stove_on3_pi0_3x_beta_0.3数据集通过LeRobot平台系统采集，采用Panda机械臂在固定场景下执行连续任务，以10Hz频率记录多模态传感数据。整个数据集包含150个完整交互片段，共计57658帧时序数据，所有数据按分块结构存储在parquet格式文件中，每个数据块包含1000个连续帧的完整状态记录。

使用方法

研究人员可通过LeRobot提供的标准数据加载接口直接访问数据集，利用特征字典中的图像、状态和动作键值构建训练样本。数据路径采用格式化字符串设计，支持按分块编号和片段索引自动定位数据文件。建议以10帧/秒的原始时序频率进行模型训练，充分利用连续帧间的动态关联特性，同时注意8维状态向量与7维动作向量的维度对应关系。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，模仿学习作为实现智能决策的重要范式，持续推动着机械臂控制技术的发展。fixed_stove_on3_pi0_3x_beta_0.3数据集由HuggingFace的LeRobot团队基于Apache 2.0协议构建，专门面向Franka Emika Panda机械臂的操作任务。该数据集通过150个完整交互序列、57658帧多维观测数据，系统记录了机械臂在动态环境中的视觉感知、状态轨迹与动作指令，为研究连续控制策略提供了高精度时序标注。其采用标准化parquet格式存储，融合了双视角视觉输入与七维动作空间，显著提升了机器人行为克隆研究的可复现性。

当前挑战

该数据集致力于解决机械臂在非结构化环境中执行复杂操作任务的泛化能力难题。主要挑战体现在多模态数据对齐的精确性要求，需同步处理224×224分辨率双视角图像与八维状态空间的时序对应关系。构建过程中面临传感器噪声抑制与动作标注一致性的技术瓶颈，特别是在10Hz采样频率下维持七维连续动作的平滑性。数据采集环节还需克服机械臂运动学约束与实际环境动态变化的耦合效应，确保动作轨迹在真实物理系统中的可执行性。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，fixed_stove_on3_pi0_3x_beta_0.3数据集作为LeRobot项目的重要组成部分，主要用于机器人动作模仿与策略学习的训练过程。该数据集通过记录Panda机械臂在固定炉灶环境中的操作轨迹，包括图像观测、状态信息和动作序列，为机器人行为克隆提供了丰富的多模态数据支持。研究者能够利用这些数据训练端到端的控制模型，使机器人学习如何执行复杂的物体操作任务。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人模仿学习中样本效率低下和泛化能力不足的学术难题。通过提供高精度的时序动作序列与多视角视觉观测，它支持了从演示数据中提取有效策略的研究工作。其结构化特征设计促进了状态-动作映射关系的学习，为深度强化学习算法提供了可靠的训练基础，显著推动了机器人自主技能获取领域的发展进程。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为家庭服务机器人的开发提供了关键技术支持。基于数据驱动的训练方法，机器人能够学习炉灶操作等日常家务技能，实现智能家居环境的自动化管理。工业领域同样受益于此，数据集训练的模型可应用于生产线上的精密装配任务，提升制造业的智能化水平与操作安全性。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作学习领域，fixed_stove_on3_pi0_3x_beta_0.3数据集正推动模仿学习与强化学习的深度融合。该数据集通过Panda机器人采集的多模态数据，包括视觉图像和关节状态，为端到端策略学习提供了丰富素材。当前研究聚焦于跨任务泛化能力的提升，利用序列建模技术处理高维动作空间，同时探索样本效率优化方法以降低现实世界机器人训练成本。这些进展显著促进了家庭服务机器人的实用化进程，为复杂环境下的自主操作奠定了数据基础。