eval_pick_place_black_king_jan_16

这是一个与机器人技术相关的数据集，包含1658帧数据，涉及双手机器人（bi_so107_follower）的动作和状态信息。数据集包括左右手腕和顶部摄像头的视频数据，视频分辨率为480x640，帧率为30fps。动作和状态信息由14个浮点数组成，分别对应左右肩、肘、腕和夹持器的位置。数据以parquet格式存储，视频数据以mp4格式存储。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: eval_pick_place_black_king_jan_16
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集规模与结构

• 总任务数: 1
• 总情节数: 1
• 总帧数: 1658
• 数据块大小: 1000
• 帧率: 30 FPS
• 数据文件总大小: 100 MB
• 视频文件总大小: 200 MB
• 数据格式: Parquet
• 视频格式: MP4
• 数据分割: 训练集 (100%，索引 0:1)

数据特征

动作空间

• 特征名: action
• 数据类型: float32
• 维度: [14]
• 描述: 包含左右机械臂各7个关节的位置指令，具体为：
  • left_shoulder_pan.pos
  • left_shoulder_lift.pos
  • left_elbow_flex.pos
  • left_forearm_roll.pos
  • left_wrist_flex.pos
  • left_wrist_roll.pos
  • left_gripper.pos
  • right_shoulder_pan.pos
  • right_shoulder_lift.pos
  • right_elbow_flex.pos
  • right_forearm_roll.pos
  • right_wrist_flex.pos
  • right_wrist_roll.pos
  • right_gripper.pos

状态观测

• 特征名: observation.state
• 数据类型: float32
• 维度: [14]
• 描述: 与动作空间结构相同，记录左右机械臂各7个关节的实际位置。

图像观测

包含三个视角的视频数据，均采用以下规格：

• 分辨率: 480x640
• 通道数: 3 (RGB)
• 视频编码: AV1
• 像素格式: yuv420p
• 帧率: 30 FPS
• 深度图: 否
• 音频: 无

具体视角：

1. 特征名: observation.images.left_wrist
   • 描述: 左腕部摄像头视角
2. 特征名: observation.images.right_wrist
   • 描述: 右腕部摄像头视角
3. 特征名: observation.images.top
   • 描述: 顶部摄像头视角

元数据索引

• timestamp: 时间戳 (float32, [1])
• frame_index: 帧索引 (int64, [1])
• episode_index: 情节索引 (int64, [1])
• index: 全局索引 (int64, [1])
• task_index: 任务索引 (int64, [1])

技术详情

• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: bi_so107_follower
• 数据文件路径模式: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径模式: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

引用信息

• 论文: 未提供
• 首页: 未提供
• BibTeX引用: 未提供

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务的数据采集领域，eval_pick_place_black_king_jan_16数据集依托LeRobot平台构建，采用双臂机器人bi_so107_follower执行单一任务，通过30帧每秒的采样率记录连续操作过程。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块包含1000帧，总计1658帧，涵盖机器人的关节位置状态、多视角视觉图像及时间序列索引，确保了时序动作与感知信息的高效对齐与完整性。

使用方法

研究人员可通过加载Parquet格式的数据文件，直接访问动作向量、状态观测及视频路径，利用帧索引和回合索引进行数据切片与序列重构。数据集适用于机器人操作策略的训练与评估，特别是双臂协调的抓取放置任务，用户可结合LeRobot代码库进行数据预处理、模型训练或行为克隆实验，以推动机器人灵巧操作能力的研究进展。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作领域，模仿学习与强化学习的研究依赖于高质量、多模态的真实世界数据集。eval_pick_place_black_king_jan_16数据集由LeRobot项目于2024年1月16日创建，专注于双臂机器人（bi_so107_follower）执行拾取与放置任务的评估场景。该数据集旨在解决机器人灵巧操作中的策略泛化与任务适应性核心问题，通过整合关节状态、多视角视觉观测与精确动作序列，为算法验证提供了标准化基准。其发布推动了开源机器人社区在真实环境交互数据共享方面的进展，增强了跨平台研究的可复现性。

当前挑战

该数据集针对机器人操作中复杂物体的拾取与放置任务，其领域挑战在于高维动作空间下的精确轨迹规划与多传感器融合的实时决策。构建过程中，数据采集需协调双臂14个自由度的同步控制，并确保三路视觉视频（左腕、右腕、顶部视角）在30fps下的时空对齐。此外，大规模多模态数据的存储与高效检索（如Parquet格式与视频编码优化）亦是关键工程难点，需平衡数据精度与系统开销。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，eval_pick_place_black_king_jan_16数据集以其双机械臂协同操作的精细记录，成为评估抓取与放置任务性能的基准工具。该数据集通过多视角视觉数据与关节状态序列，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的训练与验证环境，尤其适用于复杂物体操控场景的仿真与优化。

解决学术问题

该数据集有效应对了机器人学中多模态感知与动作协同的挑战，为解决高维状态空间下的策略泛化问题提供了实证基础。其结构化的动作与观测记录，助力研究者突破传统控制方法的局限，推动端到端学习框架在真实世界任务中的可靠性与适应性提升。

实际应用

在实际工业自动化与物流分拣系统中，该数据集所蕴含的双臂协同操作模式可直接应用于精密装配或易损物件搬运场景。通过数据驱动的策略训练，能够优化机械臂的运动轨迹与抓取力度，从而在减少人工干预的同时，提升生产线的效率与安全性。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，eval_pick_place_black_king_jan_16数据集作为LeRobot项目的一部分，正推动双臂机器人灵巧操作研究的前沿进展。该数据集融合了多视角视觉观测与高维关节状态数据，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的训练资源。当前研究热点聚焦于跨模态表示学习，旨在提升模型从视觉输入到动作策略的泛化能力，以应对复杂环境中的抓取与放置任务。随着具身智能的兴起，此类数据集在促进机器人自主执行精细化操作方面具有深远意义，为工业自动化与家庭服务机器人技术的发展奠定了数据基础。