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LeRobot项目自定义数据集创建指南

2026-02-04 05:22:43作者:曹令琨Iris

数据集格式概述

LeRobot项目采用了一种标准化的数据集格式,旨在统一不同来源的机器人学习数据。该格式主要包含以下几个关键部分:

  1. 观测数据:包括图像、状态等传感器信息
  2. 动作数据:记录机器人执行的动作
  3. 元数据:包含时间戳、episode信息等

数据集创建方法

目前LeRobot支持从多种格式转换数据集:

1. 从HDF5格式转换

HDF5是一种常用的科学数据存储格式,适合存储大规模数值数据。转换时需要确保数据结构符合LeRobot的规范,包括正确的维度顺序和数据类型的匹配。

2. 从Zarr格式转换

Zarr格式特别适合处理大型多维数组数据,具有优秀的压缩和分块特性。转换时需要注意数组的维度和chunk大小的设置。

3. 从Parquet格式转换

Parquet是一种列式存储格式,适合处理结构化数据。转换时需要定义好schema,确保字段名称和类型与LeRobot要求一致。

4. 从Pickle格式转换

Pickle是Python的序列化格式,转换时需要特别注意数据结构的完整性和版本兼容性。

数据集创建流程

  1. 数据准备阶段

    • 确保数据按episode组织
    • 统一时间步长
    • 标准化观测和动作维度
  2. 格式转换阶段

    • 选择适合的转换工具
    • 处理数据对齐问题
    • 添加必要的元数据
  3. 验证阶段

    • 检查数据完整性
    • 验证数据统计特性
    • 测试数据加载性能

实用建议

对于新用户,建议从简单的单任务数据集开始尝试。可以先使用项目提供的示例脚本进行小规模测试,逐步扩展到完整数据集。在数据转换过程中,特别注意以下几点:

  • 图像数据的编码方式
  • 动作空间的规范化
  • 时间对齐的准确性
  • 数据分割的合理性

随着项目的不断发展,数据集创建流程将会进一步简化和标准化。开发者可以关注项目更新,获取最新的数据集创建工具和教程。

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