simtos_one_item_right_1

该数据集是使用LeRobot创建的，专为机器人学任务设计。数据集包含172个episodes，总计56679帧数据，数据以parquet格式存储，总数据量为100MB，视频文件大小为200MB。数据采集频率为15fps。数据集包含多种特征，包括动作数据（16维浮点数组，代表左右臂和夹持器的状态）、观测状态（同样为16维浮点数组）、以及来自前、左、右三个视角的视频观测（分辨率为480x640和640x480，3通道）。此外，还包含时间戳、帧索引、episode索引等元数据。数据集适用于机器人控制、行为克隆等研究任务，采用Apache-2.0许可证。

This dataset was created using LeRobot and is specifically designed for robotics tasks. It contains 172 episodes, totaling 56,679 frames. The data is stored in Parquet format, with a total size of 100 MB, while the video files have a size of 200 MB. The data acquisition frequency is 15 fps. The dataset includes multiple types of features: action data (a 16-dimensional floating-point array representing the states of the left and right arms and the gripper), observation states (also a 16-dimensional floating-point array), and video observations from three perspectives (front, left, and right) with resolutions of 480×640 and 640×480 and 3 channels. In addition, it contains metadata such as timestamps, frame indices, and episode indices. This dataset is suitable for research tasks such as robot control and behavioral cloning, and is licensed under the Apache-2.0 license.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: simtos_one_item_right_1
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集结构

• 总任务数: 1
• 总情节数: 172
• 总帧数: 56679
• 数据块大小: 1000帧
• 帧率: 15 FPS
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 数据格式: Parquet
• 视频格式: MP4 (AV1编码)
• 数据分割: 全部数据用于训练 (索引0至172)

数据特征

动作空间

• 特征名: action
• 数据类型: float32
• 形状: [16]
• 维度名称: right_arm_0, right_arm_1, right_arm_2, right_arm_3, right_arm_4, right_arm_5, right_arm_6, left_arm_0, left_arm_1, left_arm_2, left_arm_3, left_arm_4, left_arm_5, left_arm_6, right_gripper_0, left_gripper_0

观测空间

状态观测

• 特征名: observation.state
• 数据类型: float32
• 形状: [16]
• 维度名称: 与动作空间相同

图像观测

前视摄像头

• 特征名: observation.images.front
• 数据类型: 视频
• 分辨率: 480×640×3 (高度×宽度×通道)
• 视频高度: 480
• 视频宽度: 640
• 视频编解码器: av1
• 像素格式: yuv420p
• 是否为深度图: 否
• 帧率: 15
• 通道数: 3
• 包含音频: 否

右侧摄像头

• 特征名: observation.images.right
• 数据类型: 视频
• 分辨率: 640×480×3 (高度×宽度×通道)
• 视频高度: 640
• 视频宽度: 480
• 视频编解码器: av1
• 像素格式: yuv420p
• 是否为深度图: 否
• 帧率: 15
• 通道数: 3
• 包含音频: 否

左侧摄像头

• 特征名: observation.images.left
• 数据类型: 视频
• 分辨率: 640×480×3 (高度×宽度×通道)
• 视频高度: 640
• 视频宽度: 480
• 视频编解码器: av1
• 像素格式: yuv420p
• 是否为深度图: 否
• 帧率: 15
• 通道数: 3
• 包含音频: 否

元数据特征

• 时间戳: float32类型，形状[1]
• 帧索引: int64类型，形状[1]
• 情节索引: int64类型，形状[1]
• 索引: int64类型，形状[1]
• 任务索引: int64类型，形状[1]

文件路径格式

• 数据文件: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

机器人信息

• 机器人类型: rby1
• 代码库版本: v3.0

可视化

• 数据集可视化页面: https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=rainbowrobotics/simtos_one_item_right_1

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，高质量仿真数据的积累对于算法训练至关重要。simtos_one_item_right_1数据集依托LeRobot平台构建，通过仿真环境采集了171个完整任务片段，总计56345帧数据。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块包含1000帧，并同步录制了多视角视频。其构建过程系统记录了机器人双臂及末端执行器的状态与动作指令，形成了一套结构化的时序交互轨迹。

使用方法

研究者可通过HuggingFace平台直接访问该数据集，利用其可视化工具直观浏览数据内容。数据集已预分为训练集，涵盖全部171个片段。在具体应用中，用户可加载Parquet文件以获取机器人的状态、动作及对应帧索引，同时通过视频路径调用多视角视觉序列。该数据集适用于机器人操作策略的端到端训练、行为克隆模型的验证，以及多传感器融合方法的研究。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，高质量仿真数据集的构建对于推动模仿学习与强化学习算法的进步至关重要。simtos_one_item_right_1数据集由HuggingFace的LeRobot项目团队创建，依托开源机器人研究框架，旨在为双臂机器人操作任务提供结构化、多模态的示范数据。该数据集聚焦于单一物品的拾取与放置任务，通过仿真环境采集了包含机器人关节状态、夹爪动作及多视角视觉观测的序列数据，共计171个完整交互片段与超过5.6万帧记录。其设计核心在于解决机器人技能泛化与数据驱动策略学习中的样本效率问题，为学术界与工业界提供了可复现的基准测试资源，促进了仿真到现实迁移研究的发展。

当前挑战

该数据集致力于应对机器人操作任务中动作规划与视觉感知融合的复杂性挑战，尤其是在动态环境下精确控制多自由度机械臂完成抓取操作。构建过程中，团队需克服仿真环境与真实物理世界间的语义鸿沟，确保数据在运动学与动力学层面具有足够的保真度。同时，多传感器数据的同步对齐与大规模序列数据的高效存储处理亦构成显著技术障碍，需在数据压缩、格式统一与访问速度间取得平衡。此外，数据集的规模与任务多样性有限，可能制约其在复杂场景下的泛化能力评估，未来需扩展任务范畴以提升其代表性。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，simtos_one_item_right_1数据集为双臂机器人执行单一物品抓取任务提供了丰富的仿真演示数据。该数据集通过记录机器人右臂在模拟环境中的动作轨迹、关节状态以及多视角视觉观测，为模仿学习与强化学习算法提供了标准化的训练资源。研究者能够利用这些结构化数据，训练模型学习从视觉输入到关节控制指令的映射关系，从而在仿真中复现精准的抓取行为。

解决学术问题

该数据集有效应对了机器人操作中样本效率低下与仿真到现实迁移的挑战。通过提供高质量、多模态的演示数据，它支持了离线强化学习与行为克隆方法的验证与比较，降低了在真实机器人上收集数据的成本与风险。其结构化特征设计促进了跨模态表示学习的研究，有助于探索如何融合视觉与本体感知信息以提升策略的泛化能力，对推动数据驱动的机器人控制研究具有重要价值。

实际应用

在工业自动化与物流分拣场景中，此类数据集能够指导开发高效的物品抓取与放置系统。基于数据集训练的模型可部署于双臂协作机器人，实现对于规则或轻微不规则物体的识别与抓取，提升生产线的柔性与效率。此外，它也为教育领域提供了机器人编程与AI算法教学的实践案例，帮助学生理解多传感器融合与决策控制在复杂任务中的应用。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，仿真环境与真实世界的数据对齐一直是推动智能体泛化能力的关键挑战。simtos_one_item_right_1数据集通过LeRobot平台构建，专注于单任务右臂操作场景，其多视角视觉观测与高维动作空间的结合，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的训练素材。当前研究热点集中于利用此类仿真数据训练视觉-动作策略模型，探索跨模态表示学习在机器人控制中的应用，旨在降低真实机器人部署的样本复杂度，并推动端到端自主操作系统的实用化进程。该数据集的出现，呼应了业界对标准化、大规模机器人数据集的迫切需求，为学术界和工业界在具身智能前沿探索中提供了重要的实验基础。