HyeonseokE/SO101-cap_place_spoon_between_bread_and_cereal_40epi

该数据集是使用LeRobot创建的机器人数据集，专门用于机器人任务。数据集包含40个训练集片段，总帧数为13549，数据以parquet格式存储，并附带视频文件。数据集的特征包括机器人状态观测（如关节位置）、动作、图像观测（来自顶部和左腕摄像头）、末端执行器位置、技能信息（如自然语言描述、验证问题、类型、进度和目标位置）、子任务信息（如自然语言描述、对象名称和目标位置），以及时间戳、帧索引、片段索引等元数据。数据集适用于机器人学习和控制任务，支持多模态数据输入。This dataset was created using LeRobot. It is a robotics dataset containing 40 training episodes with a total of 13549 frames, stored in parquet format along with video files. The dataset features include robot state observations (e.g., joint positions), actions, image observations (from top and left wrist cameras), end-effector positions, skill information (e.g., natural language descriptions, verification questions, types, progress, and goal positions), subtask information (e.g., natural language descriptions, object names, and target positions), and metadata such as timestamps, frame indices, and episode indices. It is designed for robotics learning and control tasks, supporting multimodal data inputs.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于LeRobot框架构建，专为机器人模仿学习研究设计。数据采集自SO101型跟随机器人，通过遥操作完成‘将勺子置于面包与麦片之间’的精细操作任务。共收录40个演示回合，总计13549帧时序数据，按10帧/秒的采样频率记录，并将所有数据作为训练集使用。数据集以分块形式存储，每块包含1000帧，原始数据与视频文件分别以Parquet和H.264编码的MP4格式保存。

特点

数据集具有多模态融合特征，涵盖6维关节状态信息（肩部、肘部、腕部及夹爪位置）、末端执行器六自由度位姿、夹爪二值状态，以及来自顶部和左腕的双路640×480像素视觉输入。特别地，数据集引入了层次化技能标注，包含自然语言描述的子任务和完整技能、验证问题及进度指示，并以关节空间与笛卡尔空间的联合目标位姿作为技能约束。

使用方法

用户可通过LeRobot库直接加载该数据集，利用其统一的API接口访问状态、动作、图像序列及技能标注。数据以标准化格式组织，便于训练模仿学习或行为克隆模型。建议参考HuggingFace提供的可视化工具预览数据，并通过返回的字典结构索引各模态信息，其中视频帧通过文件路径按分块和索引位置动态读取。

背景与挑战

背景概述

该数据集由HyeonseokE团队创建，基于LeRobot平台构建，专注于机器人操作中的精确放置任务，具体为将勺子置于面包与麦片之间。创建时间虽未明确，但反映了当前机器人学习领域对细粒度操作技能的需求。核心研究问题在于如何通过模仿学习使机器人掌握复杂环境下的空间推理与精准执行能力。该数据集包含40个演示片段，共13,549帧，记录了6维关节空间状态与动作，以及顶部和左腕部摄像头视觉信息，为机器人操作研究提供了标准化的多模态训练素材。其对相关领域的影响力体现在推动“语言-视觉-动作”联合建模的发展，尤其服务于家庭服务机器人等需要精细交互的应用场景。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战集中于机器人操作的泛化性与鲁棒性：首先，在非结构化环境中执行“将勺子置于两个物体之间”这类依赖空间关系的任务，要求机器人理解物体的相对位置与语义概念，而非仅依赖视觉特征匹配。其次，构建过程中面临多模态数据同步难题，包括高帧率视频遥测与关节状态的时间对齐。此外，由于任务包含自然语言指令及子任务分解（如subtask.object_name与target_position），如何有效融合语言描述与视觉状态以指导动作生成仍是核心难点，尤其对数据规模仅有40个演示的小样本学习场景而言，模型易因过拟合而丧失对未见布局的适应能力。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习与操作领域中，精细抓取与放置任务始终是衡量算法鲁棒性的重要标尺。该数据集聚焦于一项具体而微的操作——将勺子置于面包与麦片之间，通过40个示范回合的高保真记录，为模仿学习与行为克隆提供了理想的数据基础。研究人员可借助该数据集训练机器人精准复现包含多步骤策略的餐具摆放动作，尤其适合验证端到端策略在复杂接触任务上的泛化能力。

实际应用

在智能家居与服务机器人领域，该数据集的能力可直接迁移至餐桌布置、厨房整理等日常场景。例如，配备该数据训练所得策略的机器人能够自主完成餐具与食物的相对位置摆放，减少人为干预。此外，数据集中包含的自然语言标签与验证问题字段，为构建人机协作中可解释的指令跟随系统提供了有价值的训练材料，有望降低家用机器人的部署门槛。

衍生相关工作

基于此数据集衍生出的工作主要围绕少样本模仿学习与技能泛化展开。典型方向包括利用预训练视觉编码器降低对示例数量的依赖，以及通过层级强化学习将“放置”技能拆解为子任务并复用至相似形变物体。同时，该数据已成为多任务学习框架中用于评估灵巧操作迁移能力的基准，部分研究结合对比学习改进了策略对视觉扰动的鲁棒性，从而拓展了其在非结构化环境中的应用边界。