lerobot/libero

数据集简介

LIBERO 是一个用于机器人学习的大规模多模态数据集，专注于长期任务和泛化能力的研究。

主要用途

• 支持机器人长期任务规划与执行的研究。
• 用于开发与评估机器人策略的泛化能力。
• 为模仿学习、强化学习等算法提供丰富的训练与测试数据。

数据类型/模态

该数据集包含三种主要模态的数据：
* 表格数据 (Tabular)：记录任务状态、动作指令等结构化信息。
* 时间序列数据 (Timeseries)：包含机器人传感器读数、关节状态等随时间变化的数据。
* 视频数据 (Video)：提供任务执行过程的第一视角或第三视角视觉观察。

规模与统计信息

• 数据量：包含超过 27 万行数据记录。
• 格式：数据以 Parquet 格式存储，便于高效处理与分析。
• 访问：数据集公开可用，无需特殊权限。

使用场景

适用于机器人学、人工智能领域的研究人员和开发者，特别是那些关注：
* 机器人长期行为学习。
* 从多模态观察中学习策略。
* 在多样化家庭环境中进行任务泛化。