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mycobot-pickplace-v02

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Hugging Face2026-09-09 更新2026-09-10 收录
官方服务:

资源简介:

该数据集使用LeRobot框架创建,包含来自mycobot280机器人的65个操控任务片段,共计11960帧。数据涵盖单一任务(推测为拾取与放置)。每条样本包括7维机器人关节状态(含夹爪)、对应的7维动作指令,以及三路摄像头(腕部、顶部、前方)拍摄的视频图像(分辨率336×448,帧率10fps)。此外还有时间戳、帧索引、片段索引等辅助字段。数据集适用于模仿学习、机器人操控策略训练等任务,训练/测试划分默认为全部65个片段用于训练。

This dataset is created using the LeRobot framework and includes 65 manipulation task episodes from the mycobot280 robot, totaling 11960 frames. The data covers a single task (presumably pick and place). Each sample includes 7-dimensional robot joint states (including gripper), corresponding 7-dimensional action commands, and video images from three cameras (wrist, top, front) with resolution 336×448 at 10fps. Additionally, there are auxiliary fields such as timestamps, frame indices, and episode indices. The dataset is suitable for tasks such as imitation learning and robot manipulation policy training. The default training/validation split uses all 65 episodes for training.

创建时间:
2026-09-03
原始信息汇总

数据集详情:telkaffash/mycobot-pickplace-v02

基本信息

  • 许可协议:apache-2.0
  • 任务类别:机器人学(robotics)
  • 标签:LeRobot
  • 创建工具:该数据集使用 LeRobot 创建

数据集规模

项目 数值
总片段数 65
总帧数 11960
总任务数 1
数据文件大小 100 MB
视频文件大小 200 MB
帧率(fps) 10
快照大小(chunks_size) 1000

机器人信息

  • 机器人类型:mycobot280
  • 数据划分:仅包含训练集(train:0 - 65)

数据特征

状态与动作

  • observation.stateaction 均为维度为 7 的 float32 类型向量,包含以下关节名称:
    • j1 至 j6(六个关节)
    • gripper(夹爪)

视觉观测(图像)

包含三个摄像头视角,均为视频数据(AV1 编码),分辨率为 336×448×3(高、宽、通道),帧率为 10 fps:

视角 描述
observation.images.wrist 腕部摄像头
observation.images.top 顶部摄像头
observation.images.front 正面摄像头

其他特征

  • 包含 timestampframe_indexepisode_indexindextask_index 等元数据字段,用于标记时间戳和索引信息。

数据格式

  • 数据文件存储路径:data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
  • 视频文件存储路径:videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

代码版本

  • codebase_version:v3.0

引用信息

该数据集的 BibTeX 引用信息尚未提供(标注为 More Information Needed)。

搜集汇总
数据集介绍
mycobot-pickplace-v02 数据集图片
构建方式
该数据集由LeRobot框架生成,专为机器人操控任务设计,聚焦于mycobot280机械臂的拾取与放置操作。数据采集过程中,记录了机械臂六个关节与夹爪的位姿状态,同步捕获了腕部、顶部与前方三路视觉影像,以10Hz频率采样,形成65个示范片段,总计11960帧。数据以Parquet格式存储结构化信息,视频以AV1编码压缩,元数据详尽规范,为模仿学习提供完整的多模态训练语料。
使用方法
使用时需遵循LeRobot数据格式,通过HuggingFace数据集API加载Parquet与视频文件,可借助可视化工具预览数据质量。建模可提取观测状态与动作序列进行策略学习,或利用多视角图像训练视觉运动策略。建议按episode_index拆分训练验证集,配合官方库完成预处理与仿真评估。
背景与挑战
背景概述
该数据集名为mycobot-pickplace-v02,由telkaffash创建于近期,依托于HuggingFace的LeRobot框架,专为机器人操作任务设计,聚焦于MyCobot 280机械臂的拾取与放置操作。数据集包含65个演示片段,共计11960帧,涵盖单一任务,通过腕部、顶部及正面三个视角的视觉信息,以10Hz频率记录,并同步采集7维关节状态与动作数据。其核心研究问题在于利用模仿学习提升机械臂在复杂环境中的精细操作能力,为机器人学习社区提供了一个标准化、可复现的训练与评估基准。该数据集对推动具身智能和机器人操作领域的发展具有重要影响力,为算法开发与验证提供了宝贵的数据支撑。
当前挑战
该数据集面临的挑战首先体现在领域问题的解决上:拾取与放置是机器人操作的基础任务,涉及空间感知、抓取规划与精准操控,其难点在于应对物体位姿变化、环境干扰及机械臂运动学约束,目前模仿学习方法对数据质量和多样性要求极高。其次,数据集构建过程亦存在多重挑战:需确保演示动作的多样性与一致性,以覆盖不同初始条件与物体布局;同步采集多视角视频与关节状态数据,需解决时间戳对齐与传感器校准问题;数据清洗与标注需消耗大量人力,且65个片段规模有限,可能不足于支撑复杂泛化,需后续扩展以提升模型鲁棒性。
常用场景
经典使用场景
mycobot-pickplace-v02数据集作为机器人操作学习领域的宝贵资源,其核心应用场景聚焦于模仿学习与行为克隆算法的研发与验证。该数据集通过mycobot280机械臂在拾放任务中采集的高维状态-动作序列及多视角视觉观测,为训练端到端神经策略提供了标准化的数据基准。研究者常利用其65个演示片段与11960帧精细标注,探索视觉-运动控制中的表征学习、时序建模及泛化能力,以推动实体机器人在复杂环境下的精细操作能力。
解决学术问题
该数据集切实缓解了机器人学中数据稀缺与高成本采集的瓶颈问题,为复现和对比各类模仿学习算法提供了统一的数据平台。其规范的元信息结构与多模态传感数据(包括腕部、顶部及前向相机图像)支撑了关于视觉语义解析、状态估计以及动作预测等核心学术课题的深入探究。通过系统研究拾放操作中的策略鲁棒性、跨任务迁移及数据效率,本数据集助力破解了从仿真到现实迁移的关键挑战,加速了可泛化操作策略的理论构建与实践验证。
实际应用
在现实生产与生活场景中,该数据集所代表的拾放操作技术具有广泛的应用潜力。基于此训练的模型可被直接部署于工业自动化产线,实现物料的精准分拣、装配与码垛;在物流领域则能够完成包裹的自动化处理。此外,该类数据驱动的策略为服务机器人实现家庭物品整理、餐桌清理等非结构化环境中的任务提供了可行的技术路径。其多视角视觉与关节控制数据亦为遥操作与人机协同场景中共享自主控制策略的优化提供了数据支撑。
数据集最近研究
最新研究方向
在具身智能与机器人操作学习的前沿领域,基于视觉-动作联合表征的模仿学习正逐步成为研究热点。该数据集利用LeRobot框架,针对mycobot280机械臂的拾取与放置任务,采集了包含多视角视觉观测(顶部、腕部、前方)及关节状态与动作指令的高维时序数据,为多模态融合策略的端到端学习提供了丰富素材。其结构设计支持高频率的状态-动作对齐与视频流同步,在数据规模与传感器配置上具备优越性,为探索复杂操作技能的可泛化迁移、动态环境下的鲁棒控制及语言条件化操作等新兴方向奠定了坚实基础,有望推动轻量级机械臂在智能物流、家庭服务等真实场景中的应用变革。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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