LeRobot项目自定义数据集转换指南

概述

在机器人学习领域，LeRobot项目提供了一个强大的框架用于训练机器人控制模型。当研究人员希望将自己的自定义机器人数据用于LeRobot训练时，需要进行数据格式转换。本文将详细介绍如何将自定义数据集转换为LeRobotDataset兼容格式。

数据格式要求

LeRobotDataset采用了一种标准化的数据结构，主要包含以下几个关键字段：

1. 动作(action): 表示当前时间步机器人执行的动作
2. 观测(observation): 包含机器人状态和环境感知数据
3. 奖励(reward)和完成标志(success): 可选字段，用于强化学习任务

转换流程

1. 基本转换方法

转换过程的核心是创建一个字典结构，其中包含必要的字段。以PushT数据集转换为例，典型代码如下：

frame = {
    "action": torch.from_numpy(action[i]),
    "next.reward": reward[i + (frame_idx < num_frames - 1)],
    "next.success": success[i + (frame_idx < num_frames - 1)],
}

2. 简化转换方案

对于仅需要预测后续动作的应用场景，可以简化转换流程：

• 奖励字段：可以省略或填充零值
• 完成标志：可以省略或填充False

简化后的示例：

frame = {
    "action": torch.from_numpy(action[i]),
    "next.reward": 0.0,  # 可选填充
    "next.success": False,  # 可选填充
}

实用建议

1. 数据预处理：在转换前确保数据已经过归一化处理
2. 时间对齐：检查动作和观测数据的时间戳是否对齐
3. 批量处理：对于大型数据集，考虑使用批处理提高转换效率
4. 验证工具：转换完成后使用LeRobot提供的验证工具检查数据格式

高级技巧

对于复杂场景，可以考虑：

1. 多模态数据融合：将视觉、力觉等多源数据整合到观测字段
2. 数据增强：在转换过程中加入随机扰动提高模型鲁棒性
3. 元数据记录：在数据集中添加额外的元信息字段

结论

将自定义数据集转换为LeRobot兼容格式是一个相对直接的过程。研究人员可以根据具体需求选择完整转换或简化方案。理解数据格式的核心要求后，可以灵活地适配各种机器人平台和应用场景。