LeRobot项目中的数据集统计信息缺失问题解析

问题背景

在使用LeRobot项目进行机器人策略训练和评估时，一个常见但容易被忽视的问题是数据集统计信息缺失导致的模型评估失败。这个问题通常表现为当尝试执行评估脚本时，系统抛出"dataset statistics are missing"的错误提示。

问题现象

用户在训练完ACT策略模型后，尝试使用control_robot.py脚本进行评估时遇到了断言错误。错误信息明确指出mean值为无穷大，表明系统无法找到正确的统计信息来进行输入数据的归一化处理。

根本原因分析

经过深入排查，发现问题的根源在于数据集配置中的摄像头名称不一致。具体表现为：

1. 在机器人设备配置文件lerobot/common/robot_devices/robots/configs.py中定义的摄像头名称
2. 与数据集统计文件MY_HF_DATASET/meta/stats.json中记录的摄像头名称

这两处定义存在差异，导致系统无法正确匹配和加载预计算的统计信息。

技术细节

在LeRobot项目中，数据预处理和归一化是一个关键环节。系统需要依赖数据集提供的统计信息（如均值和标准差）来对输入数据进行标准化处理。这些统计信息通常包括：

• 图像数据的通道均值
• 图像数据的通道标准差
• 其他传感器数据的统计特性

当这些信息缺失或不匹配时，模型无法正确执行归一化操作，从而导致评估失败。

解决方案

要解决这个问题，可以采取以下步骤：

1. 检查配置文件一致性：确保所有相关配置文件中的传感器（特别是摄像头）名称完全一致
2. 验证统计文件：检查数据集中的stats.json文件，确认其包含完整的统计信息
3. 重新生成统计信息：如有必要，可以重新计算并生成数据集的统计信息
4. 更新模型配置：确保模型配置中引用的统计信息路径正确

最佳实践建议

为了避免类似问题，建议开发者在项目开发过程中：

1. 建立统一的命名规范，特别是在涉及多传感器配置时
2. 在数据集创建阶段就完整记录所有必要的统计信息
3. 实现配置文件的自动验证机制，确保各组件间的配置一致性
4. 在模型训练和评估前，先进行配置完整性的检查

总结

数据集统计信息缺失是机器人学习项目中一个典型但容易被忽视的问题。通过确保配置一致性和统计信息完整性，可以有效避免这类问题的发生。对于LeRobot项目用户来说，特别需要注意摄像头等传感器配置在不同文件中的一致性，这是保证模型正常训练和评估的关键因素之一。