record-test

该数据集是基于LeRobot代码库创建的，与机器人学相关。它包含2个总剧集，3573个总帧数，1个总任务和2个视频。数据集的结构包括动作、观察状态、正面图像、时间戳等多种特征。每个特征都有详细的dtype、shape和names描述。数据以Parquet文件格式存储，视频为MP4格式，采用av1编码。所有数据均遵循Apache-2.0许可。

This dataset is constructed using the LeRobot codebase and is relevant to the field of robotics. It contains 2 total episodes, 3573 total frames, 1 total task, and 2 videos. The dataset structure includes multiple features such as actions, observation states, front-facing images, timestamps, and more. Each feature has detailed descriptions of its dtype, shape, and names. All data is stored in Parquet file format, while the videos are in MP4 format with AV1 encoding. All content in this dataset is licensed under the Apache-2.0 license.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: record-test
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (robotics)
• 标签: LeRobot

数据集描述

• 创建工具: LeRobot
• 主页: 未提供
• 论文: 未提供

数据集结构

• 配置名称: default
• 数据文件: data//.parquet
• 元数据文件: meta/info.json

元数据详情

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: so101_follower
• 总集数: 2
• 总帧数: 3573
• 总任务数: 1
• 总视频数: 2
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 30 fps
• 数据分割:
  • 训练集: 0:2

数据路径

• 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

特征描述

1. 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

2. 观测状态 (observation.state):

   • 数据类型: float32
   • 形状: [6]
   • 名称: 同动作特征

3. 观测图像 (observation.images.front):

   • 数据类型: video
   • 形状: [720, 1280, 3]
   • 名称: height, width, channels
   • 视频信息:
     • 高度: 720
     • 宽度: 1280
     • 编解码器: av1
     • 像素格式: yuv420p
     • 是否为深度图: false
     • 帧率: 30 fps
     • 通道数: 3
     • 是否包含音频: false

4. 其他特征:

   • 时间戳 (timestamp): float32, 形状 [1]
   • 帧索引 (frame_index): int64, 形状 [1]
   • 集索引 (episode_index): int64, 形状 [1]
   • 索引 (index): int64, 形状 [1]
   • 任务索引 (task_index): int64, 形状 [1]

引用

• BibTeX: 未提供

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，record-test数据集通过LeRobot框架精心构建，采用先进的Parquet文件格式存储数据。该数据集包含2个完整的情节，共计3573帧数据，以30fps的帧率捕捉机器人动作与环境交互。数据采集过程中，系统精确记录了6自由度机械臂的关节位置信息，并同步存储了720p分辨率的前置摄像头视频流，形成多模态数据同步体系。数据分块存储策略采用每1000帧为一个数据块，确保大规模数据的高效存取与管理。

特点

该数据集最显著的特点是实现了机器人动作指令与视觉观测的时空对齐，为模仿学习研究提供高质量基准。数据特征维度丰富，包含机械臂6个关节的位置控制信号（shoulder_pan.pos至gripper.pos）以及对应的状态观测值。视觉数据采用AV1编码的彩色视频流，分辨率达1280×720，且附带精确的时间戳和帧索引。独特的元数据结构设计允许研究者通过episode_index和task_index快速定位特定任务片段，满足不同粒度的分析需求。

使用方法

研究者可通过HuggingFace平台获取该数据集，主要数据存储在Parquet格式文件中，路径遵循data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet的命名规范。配套视频数据存储在videos目录下，支持帧级对齐分析。使用时应先解析meta/info.json中的元数据，了解数据结构和特征含义。训练集划分明确包含全部2个情节，可直接用于机器人控制算法的端到端训练。数据加载时需注意动作与观测空间的维度对应关系，建议结合LeRobot框架提供的工具进行预处理。

背景与挑战

背景概述

record-test数据集由LeRobot项目团队构建，专注于机器人控制领域的研究。该数据集记录了机器人SO101 Follower在执行任务过程中的多模态数据，包括关节位置、图像观测和时间戳等信息。数据集采用Apache 2.0开源协议，其结构化存储格式和丰富的特征维度为机器人学习算法提供了高质量的基准测试平台。

当前挑战

该数据集面临的主要挑战体现在两个方面：在领域问题层面，如何准确建模六自由度机械臂的连续控制策略仍是机器人学的核心难题，需要处理高维观测空间与动作空间的复杂映射关系；在构建过程层面，多传感器数据的同步采集与标定、大规模机器人操作数据的存储与索引效率、以及跨模态数据的对齐与清洗都是亟待解决的技术瓶颈。

常用场景

经典使用场景

在机器人控制领域，record-test数据集通过记录机械臂的关节位置和视觉信息，为研究机器人动作规划与执行提供了丰富的实验数据。该数据集特别适用于模拟和验证机械臂在复杂环境中的运动轨迹，为算法开发提供了真实世界的反馈。

实际应用

在实际应用中，record-test数据集可广泛应用于工业自动化、服务机器人等领域。基于该数据集训练的模型能够优化机械臂的运动控制，提高任务执行的精确度和效率，为智能制造和物流自动化提供了可靠的技术支持。

衍生相关工作

围绕record-test数据集，研究者们开发了多种先进的机器人控制算法。这些工作包括基于深度强化学习的动作规划、视觉-动作联合建模等，显著推动了机器人自主决策和精确控制技术的发展。