LeRobot 数据集：打造机器人的“ImageNet”时刻，推动泛化与创新

近期，Vision-Language-Action（VLA）模型在机器人领域取得了显著进展，使得机器人能够执行从简单指令如“抓取立方体”到复杂任务如折叠衣物或清洁桌面的一系列活动。VLA模型的核心目标是实现泛化能力，即在新环境中面对未曾见过的物体时仍能完成任务。然而，泛化能力的提升受到了可用数据多样性的限制。大多数现有数据集是在结构化的学术环境中收集的，缺乏真实世界的广泛代表性。 泛化能力不仅取决于模型本身，更取决于训练数据的多样性和质量。为了提高机器人在新环境中的表现，LeRobot团队正在努力创建一个更加多样化的社区数据集平台，希望借助众人之力在家庭、学校等不同场景下收集数据。这种做法不仅降低了高质量数据的获取门槛，还使各种形态的机器人都能参与进来，包括机械臂、自主车辆、辅助机器人等。 LeRobot的数据集主要集中在So100和Koch两个型号的机器人上，以操作任务为主。不过，社区贡献显示出巨大潜力，已有许多富有创意的数据集被上传至Hugging Face Hub，展示了机器人任务的多样性与想象力。这标志着全球合作的开始，有望打破以往实验室数据的局限，形成一个更加开放的数据共享生态系统。 高质量数据的收集对于构建泛化能力强的机器人至关重要。数据质量问题会导致下游模型性能不佳、输出偏见及无法泛化等问题。当前的机器人数据往往来自不同的硬件、传感器设置和控制模式，形成了数据孤岛。为了应对这一挑战，新的方法如Gr00t提出了分层的数据收集策略，从大量的通用数据逐步过渡到特定任务的数据。这种方式有助于加强各数据层级之间的联系，从而提高模型在实际应用中的可靠性和适应性。 尽管LeRobot社区的数据集数量和多样性在逐渐增加，但仍然面临一些问题。首先，许多数据集的任务注解不完整或不一致，缺乏具体描述，导致任务意图不明确，影响机器人的理解和执行。其次，特征映射存在模糊性，相同的图像或数据点可能被贴上不同的标签，增加了数据处理的难度。再次，部分数据集的质量低下或录制过程不完整，无法提供有效信息。最后，不同数据集在同一款机器人上的动作或状态维度不统一，进一步加大了数据整合的挑战。 为了解决这些问题，LeRobot开发了一套自动数据整理流程，用于优化社区上传的数据。同时，他们还制定了一份最佳实践清单，以指导数据收集者遵循统一的标准，提高数据质量和一致性。这套清单涵盖了图像质量、元数据、记录协议等多个方面，例如对相机视角和观测数据使用标准化命名，确保不同视角之间的清晰对应；对任务进行详细注解，确保每个步骤都有明确定义。 未来，通用型机器人的发展需要全球范围内的共同努力。不论你是学生、研究者还是机器人爱好者，都可以参与到这个过程中来。通过贡献自己的数据集，每个人都能为机器人技术的进步作出贡献。只需按照LeRobot提供的数据记录指南，确保数据一致性和高质量，我们就可以共同推动机器人技术向更加泛化、智能的方向前进。