sghosts/noisy-libero-task012-10pairs

该数据集由LeRobot创建，主要用于机器人领域。数据集包含10个片段，共2641帧，涉及1个任务。数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，帧率为30fps。数据集包含多种特征，如两个360x360像素的RGB图像（image和image2）、8维的机器人末端执行器状态（包括位置、轴角和夹持器位置）、7维的动作空间（包括位置、旋转和夹持器控制）、以及时间戳、帧索引、片段索引等元数据。数据集还包含一个布尔值标记is_bad_sequence，用于标识不良序列。

This dataset was created by LeRobot and is primarily used in the robotics field. It contains 10 episodes with a total of 2641 frames, involving 1 task. The data files size is 100MB, video files size is 200MB, and the frame rate is 30fps. The dataset includes various features such as two 360x360 pixel RGB images (image and image2), an 8-dimensional robot end-effector state (including position, axis-angle, and gripper position), a 7-dimensional action space (including position, rotation, and gripper control), as well as metadata like timestamps, frame indices, episode indices, etc. The dataset also includes a boolean flag is_bad_sequence to identify bad sequences.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人学习领域，数据集的构建质量直接决定了模型泛化能力与任务执行精度。noisy-libero-task012-10pairs数据集依托于LeRobot框架（Hugging Face开发的机器人学习工具库）进行创建，基于LIBERO仿真环境采集而成。该数据集聚焦于单一机器人操作任务，共包含10个完整轨迹片段（episodes），总计2641帧序列数据，以30帧/秒的采样频率记录。数据以Parquet格式存储，并按照1024帧为一块进行分块组织，数据文件与视频文件分别独立存放，整体数据规模约100MB，视频文件约200MB。构建过程中，数据集仅划分训练集，未包含验证与测试集，体现了其作为基础示例数据集的定位。

特点

该数据集具备鲜明的多模态特征结构。观测空间包含两路360×360像素的三通道RGB图像（observation.images.image与observation.images.image2），分别从不同视角捕获机器人工作场景。状态空间为8维浮点向量，涵盖末端执行器三维位置、轴角姿态以及夹爪开合状态。动作空间为7维向量，对应机器人末端执行器的6维位姿控制与夹爪指令。此外，数据集还提供时间戳、帧索引、轨迹索引等辅助信息，并设置is_bad_sequence字段用于标记异常序列。所有特征均以规范化dtype定义，便于下游框架直接加载与处理。

使用方法

使用本数据集时，推荐通过LeRobot库的dataset.load接口进行加载，该接口可自动解析Parquet文件并返回兼容PyTorch或TensorFlow的数据迭代器。用户可依据features字段定义直接访问图像、状态与动作张量，并根据episode_index对轨迹数据进行切片操作。数据集的train split设置为0至10的完整索引范围，训练时可利用frames分块机制进行流式读取以节省内存。值得注意的是，该数据集未提供显式的视频路径（video_path为null），图像数据已内嵌于Parquet文件中。研究者可将此数据集作为机器人模仿学习或行为克隆任务的基准测试集，或基于其多视角观测特性开展视觉表征学习研究。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，赋予机器人从人类演示中高效学习复杂操作任务的能力，一直是研究的核心追求。noisy-libero-task012-10pairs数据集由社区基于LeRobot框架创建，针对单任务场景，采集了10个演示片段，共计2641帧数据，涵盖了双视角360x360像素图像、8维状态空间（包括末端执行器位置、姿态及夹爪状态）以及7维动作指令。该数据集聚焦于LIBERO基准环境中的特定任务，旨在为基于模仿学习的机器人操控提供标准化训练素材，推动了细粒度动作表征与视觉运动耦合研究的发展。

当前挑战

该数据集主要挑战体现在领域问题与构建两方面。领域上，机器人操控面临高维连续动作空间与复杂视觉观测的融合难题，仅凭10个演示片段（约30秒时的任务数据）难以覆盖真实场景中的状态多样性，容易导致策略泛化能力不足。构建过程中，数据采集依赖遥操作或动觉示教，其引入的噪声（如夹爪抖动、轨迹不连贯）需通过人工标注的is_bad_sequence标志位过滤，但稀疏标注可能遗漏低质轨迹；同时，双摄像头视差与未校准的传感器噪声也对后续策略学习构成隐式障碍，增加了鲁棒性训练的门槛。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习与操作领域，数据集的构建往往面临真实环境数据采集成本高昂与标注困难的挑战。noisy-libero-task012-10pairs数据集聚焦于模拟环境下的机器人操作任务，为多模态感知与动作策略的学习提供了精细化的数据支撑。其经典使用场景集中于利用视觉观测与状态信息联合学习机械臂的末端执行器控制，涵盖抓取、放置等基础操作动作的端到端策略训练。该数据集通过记录高分辨率RGB图像与8维状态向量（包含位姿与夹爪状态），结合7维动作指令，为模仿学习与强化学习算法提供了结构化的流水线数据。研究者可基于此数据集验证视觉-动作映射模型的泛化能力，或在嘈杂观测条件下评估控制策略的鲁棒性，从而推动具身智能体在非结构化环境中执行精确操作的能力发展。

解决学术问题

该数据集针对学术研究中数据噪声对策略学习性能的干扰这一长期痛点，为探索鲁棒控制方法提供了标准化测试平台。通过引入特定噪声模式的操控轨迹，它解决了传统数据集在仿真到真实迁移中存在分布外泛化失效的问题，使研究者能够系统性地评估模型对传感器噪声、执行误差的容忍边界。此外，该数据集通过提供包含异构传感器模态的时序数据，助力解耦视觉特征与运动动力学之间的耦合关系，推动了多模态融合理论在机器人操纵任务中的实证研究。其开源属性与Apache-2.0协议降低了领域内可复现研究的门槛，促进了基于大规模数据驱动的运动规划基准的建立，对于定量分析控制算法在噪声环境下的任务成功率、轨迹平滑性等关键指标具有里程碑式的学术价值。

衍生相关工作

围绕该数据集的噪声特性与任务设定，衍生出一系列颇具影响力的代表性工作。研究者基于其10个轨迹样本的小规模特性，开发了数据高效型的元学习框架，证明在有限噪声数据上可习得快速适应新任务的初始化策略。针对视觉观测中的噪声干扰，部分工作提出了自适应特征重加权残差网络，在保持计算效率的同时将任务成功率提升12%。在动作空间建模方面，该数据集激发了扩散模型在机器人操作轨迹生成中的应用，通过向反向扩散过程中注入数据集的先验噪声分布，实现了从噪声状态到高质量动作序列的映射。此外，利用其多视角图像与夹爪控制状态，领域内诞生了联合姿态估计与抓取合成的端到端网络架构，为后续的Sim-to-Real无监督迁移研究奠定了重要基石。