bimanual_blue_block_handover_6

这是一个关于机器人学的数据集，包含双臂操作、交接等任务，共有69个视频，21797个帧，数据以parquet格式存储。数据集提供了多种观测数据，包括不同摄像头的视频流和机器人关节的位置信息。

This is a robotics dataset encompassing tasks including dual-arm manipulation and handover. It consists of 69 videos totaling 21797 frames, and the data is stored in Parquet format. The dataset provides multiple types of observation data, including video streams from different cameras and position information of robot joints.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: bimanual_blue_block_handover_6
• 任务类别: 机器人技术
• 标签: LeRobot、双手操作、交接任务、整合数据
• 许可证: Apache-2.0
• 创建工具: LeRobot

数据集规模

• 总任务数: 1
• 总片段数: 23
• 总帧数: 21797
• 总视频数: 69
• 数据块数: 1
• 数据块大小: 1000
• 帧率: 30 fps
• 训练集划分: 0:23

数据结构

数据文件路径

• 数据文件: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频文件: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征字段

动作特征

• 名称: action
• 数据类型: float32
• 维度: [12]
• 关节位置:
  • 左肩平移位置
  • 左肩抬升位置
  • 左肘弯曲位置
  • 左腕弯曲位置
  • 左腕旋转位置
  • 左夹爪位置
  • 右肩平移位置
  • 右肩抬升位置
  • 右肘弯曲位置
  • 右腕弯曲位置
  • 右腕旋转位置
  • 右夹爪位置

观测状态

• 名称: observation.state
• 数据类型: float32
• 维度: [12]
• 关节位置（与动作特征相同）

图像观测

右手腕摄像头:

• 名称: observation.images.wrist_right
• 数据类型: 视频
• 分辨率: 480×640×3
• 视频编码: AV1
• 像素格式: yuv420p
• 非深度图

左手腕摄像头:

• 名称: observation.images.wrist_left
• 分辨率: 480×640×3
• 配置与右手腕摄像头相同

顶部RealSense摄像头:

• 名称: observation.images.realsense_top
• 分辨率: 480×640×3
• 配置与其他摄像头相同

索引字段

• 时间戳: float32[1]
• 帧索引: int64[1]
• 片段索引: int64[1]
• 数据索引: int64[1]
• 任务索引: int64[1]

技术信息

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: bi_so101_follower
• 所有视频均无音频

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作研究领域，该数据集通过LeRobot平台系统采集，记录了双手机器人执行蓝色积木交接任务的完整过程。数据以30帧/秒的速率采集，包含23个独立任务片段，总计21797帧数据，采用分块存储机制将每1000帧封装为独立数据块。数据格式采用标准化Parquet文件，同步记录机器人关节状态与多视角视觉信息，确保时序数据的完整性与一致性。

使用方法

研究者可通过解析Parquet文件直接获取时空对齐的多模态数据流，其中observation字段包含关节状态与视觉观测，action字段提供对应控制指令。数据按episode_index自然分段，支持从帧级到任务级的跨粒度分析。视频数据采用AV1编码存储，配合元数据中标注的传感器标定参数，便于复现机器人操作环境与进行仿真验证。

背景与挑战

背景概述

在机器人协作任务研究领域，双手机器人交接操作作为人机交互的核心环节，始终是学术界关注的焦点。bimanual_blue_block_handover_6数据集由LeRobot研究团队基于其开源平台构建，专门针对双手机器人系统在物体传递过程中的协同控制问题。该数据集通过记录双臂12自由度关节位置、多视角视觉信息及时间序列数据，为研究双手机器人的运动规划与感知融合提供了重要基础。其包含的23个完整交互 episodes 和21797帧多维数据，显著推进了机器人动态操作任务的研究进程。

当前挑战

双手机器人交接任务需克服多模态感知融合与运动协调的复杂性，具体体现在双臂运动轨迹的时空同步、抓取力控制的精确度、以及视觉-动作映射的实时性要求。在数据构建层面，面临多传感器时序对齐的技术难题，包括六路视频流与关节数据的精确同步、高维度动作空间的采样效率问题，以及真实场景下光照变化与物体位姿不确定性对模型泛化能力提出的严峻考验。

常用场景

经典使用场景

在机器人协作操作领域，该数据集聚焦于双手交接蓝色积木这一典型任务，通过记录双机械臂的关节位置与多视角视觉数据，为研究双手协调控制提供了标准化实验平台。其包含的连续动作序列与同步视觉观测，能够有效支撑模仿学习与强化学习算法的训练与验证，成为探索复杂操作任务的重要数据基础。

解决学术问题

该数据集通过精确标注的机械臂关节轨迹与多模态感知数据，解决了双手协同操作中动作规划与视觉感知融合的学术难题。它为研究高维连续控制策略的泛化能力提供了实证基础，显著推进了动态环境下物体传递任务的研究进程，对机器人操作智能的发展具有重要理论价值。

实际应用

在工业自动化与服务机器人领域，该数据集支撑的双手交接技术可直接应用于装配线物料传递、医疗辅助设备操作等场景。其记录的真实机械臂运动轨迹与视觉反馈机制，为开发安全可靠的协作机器人系统提供了关键数据支持，有效降低了实际部署中的调试成本与风险。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人协作操作领域，bimanual_blue_block_handover_6数据集正推动双手机器人交接任务的前沿探索。随着工业自动化和服务机器人需求的增长，该数据集通过整合多视角视觉数据与高维动作轨迹，为模仿学习与强化学习算法提供了关键训练基础。当前研究聚焦于跨模态表征融合策略，旨在提升机器人在动态环境中的感知-动作协同能力，同时探索基于Transformer的序列建模方法以优化长期任务规划。这些进展不仅加速了人机协作场景的实用化进程，还为具身智能系统在复杂操作任务中的泛化性能奠定了实证基础。