record-test-11

该数据集使用LeRobot创建，与机器人学相关。数据集结构详细描述了使用的机器人类型、剧集数、帧数和任务数。还提供了数据文件和视频文件的大小、帧率（fps）以及训练分割的信息。特征部分详细介绍了可用的不同类型的数据，如动作、观察状态和各种图像。该数据集遵循Apache-2.0许可。

This dataset was created using LeRobot and is related to the field of robotics. The dataset structure comprehensively details the employed robot types, the number of episodes, frames, and tasks. It also provides information on the sizes of data and video files, frame rate (fps), as well as training splits. The feature section thoroughly introduces various available data types, including actions, observation states, and different types of images. 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

• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人技术
• 标签: LeRobot
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)

数据集结构

统计信息

• 总情节数: 1
• 总帧数: 737
• 总任务数: 1
• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: xarm_end_effector
• 帧率: 30 FPS
• 数据块大小: 1000
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 500 MB

数据划分

• 训练集: 0:1

数据特征

动作特征

• 数据类型: float32
• 维度: 7
• 字段: x, y, z, roll, pitch, yaw, gripper.pos

观测特征

状态观测:

• 数据类型: float32
• 维度: 7
• 字段: x, y, z, roll, pitch, yaw, gripper.pos

图像观测:

• 正面图像:

  • 分辨率: 1080×1920×3
  • 视频编码: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 无深度信息
  • 无音频

• 鱼眼夹爪图像:

  • 分辨率: 480×640×3
  • 视频编码: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 无深度信息
  • 无音频

• 彩色夹爪图像:

  • 分辨率: 480×640×3
  • 视频编码: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 无深度信息
  • 无音频

索引特征

• 时间戳: float32, 维度1
• 帧索引: int64, 维度1
• 情节索引: int64, 维度1
• 索引: int64, 维度1
• 任务索引: int64, 维度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

引用信息

• 主页: [More Information Needed]
• 论文: [More Information Needed]
• BibTeX引用: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，record-test-11数据集依托LeRobot开源框架精心构建而成。该数据集采用xarm末端执行器作为实验平台，通过精心设计的控制流程采集了包含737个连续帧的完整操作轨迹。数据以分块存储的方式组织，每个数据块容量设定为1000条记录，原始数据文件总规模达到100MB，同时配套的视频素材占据500MB存储空间。所有数据均以30帧/秒的采样频率同步记录，确保了时序信息的高度一致性。

特点

该数据集在机器人操作任务中展现出多维度的感知特性。其核心特征包含7维动作空间和状态观测空间，分别对应机械臂末端执行器的空间位姿与夹爪状态。视觉感知系统配备三路独立摄像头：前置视角提供1080p高清画面，夹爪鱼眼镜头和彩色镜头分别以480p分辨率捕捉操作细节。数据采用Parquet列式存储格式，有效提升了数据读取效率，同时所有视频流均采用AV1编码技术，在保证画质的前提下显著优化了存储空间利用率。

使用方法

针对机器人学习研究需求，该数据集提供了标准化的调用接口。研究者可通过指定数据块索引和文件索引的路径模板直接访问存储于Parquet格式中的结构化数据。数据集已预设完整的训练划分方案，支持端到端的模仿学习与强化学习算法验证。多模态数据的时间戳与帧索引确保了不同传感器数据的精确对齐，为复杂任务中的状态重构与动作预测提供了可靠的数据基础。视频数据与状态数据的并行加载机制，使得研究者能够灵活配置训练过程中的输入模态组合。

背景与挑战

背景概述

在机器人技术领域，数据驱动的控制策略已成为推动智能体与环境交互能力发展的关键要素。record-test-11数据集由LeRobot平台构建，专注于机械臂末端执行器的操作任务，其数据结构涵盖多维动作空间与多视角视觉观测，旨在为机器人学习算法提供真实世界的交互轨迹。该数据集通过整合高精度位姿信息与多模态传感器数据，为模仿学习与强化学习研究奠定了实验基础，体现了当前机器人数据集向大规模、高维度发展的趋势。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人操作任务中的动作规划与状态感知问题，其核心挑战在于如何从异构传感器流中提取有效的时空特征以支持精确控制。在构建过程中，面临多源数据同步与标定难题，例如末端执行器位姿与视觉帧间的时间对齐需达到毫秒级精度；同时，高分辨率视频数据的存储与处理对计算资源提出严峻要求，而机械臂动作的连续性与安全性约束进一步增加了数据采集的复杂性。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，该数据集通过记录机械臂末端执行器的多模态交互数据，为模仿学习与强化学习算法提供了典型训练环境。其包含的七维动作空间与多视角视觉观测，能够精确模拟真实场景中机械臂的抓取与操作任务，成为机器人技能获取研究的重要基准。

衍生相关工作

基于此类结构化机器人数据集，学界已衍生出包括时空注意力网络、分层强化学习框架在内的重要研究成果。这些工作通过挖掘多模态数据间的潜在关联，持续推动着具身智能、元强化学习等前沿方向的发展进程。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，record-test-11数据集凭借其多模态观测与末端执行器控制特性，正推动模仿学习与视觉运动策略的前沿探索。该数据集融合了高分辨率视觉信息与精确的机械臂位姿数据，为具身智能研究提供了真实环境下的交互轨迹。当前研究聚焦于跨模态表征学习，通过端到端神经网络架构实现从视觉感知到动作生成的直接映射，显著提升了复杂场景下的操作泛化能力。随着开源机器人社区对标准化数据格式的推广，此类数据集正成为评估分层强化学习与元学习算法的重要基准，为柔性制造与家庭服务机器人的实际部署奠定数据基础。