RDLwicked/pick_n_place_into_box_aug_20260522_20260525_20260527_clean

该数据集是一个机器人技术数据集，专注于使用gim_arm_xl_single_arm机器人执行拾取和放置任务（pick_n_place）。数据集包含490个episodes，总计197,858帧，以30fps的帧率采集。数据以Parquet文件格式存储，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB。特征包括观察状态（7个浮点数，表示6个关节和夹爪状态）、动作（7个浮点数，对应关节和夹爪控制）、顶部摄像头图像（1080x1920分辨率，3通道）和腕部摄像头图像（720x1280分辨率，3通道），以及时间戳、帧索引、episode索引等元数据。数据集用于机器人学习和控制任务，支持训练和评估模型。This dataset is a robotics dataset focused on pick-and-place tasks using a gim_arm_xl_single_arm robot. It consists of 490 episodes with a total of 197,858 frames, captured at 30fps. The data is stored in Parquet format, with total data file size of 100MB and video file size of 200MB. Features include observation state (7 floats for 6 joints and gripper), action (7 floats for joint and gripper control), top camera images (1080x1920 resolution, 3 channels), wrist camera images (720x1280 resolution, 3 channels), along with metadata such as timestamp, frame index, and episode index. The dataset is intended for robot learning and control tasks, supporting model training and evaluation.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于LeRobot框架构建，源自对GIM ARM XL单臂机器人执行拾取与放置任务的真实操作记录。原始数据采集后，经过多次增强与清洗处理，最终整合2026年5月22日、25日及27日三天的采集数据，形成包含490个示范轨迹、共计197,858帧的精细化数据集。每个轨迹以30帧/秒的采样率记录，保存为Parquet与MP4联合格式，通过分块索引（chunk）与文件索引（file）实现高效存取。数据集仅包含单一任务类型（pick_n_place_into_box），所有数据均用于训练，无额外划分。

使用方法

该数据集适用于基于模仿学习的机器人技能习得研究，尤其适合训练端到端的视觉-运动控制策略。使用者可借助LeRobot生态系统的可视化工具（HuggingFace Space）预览轨迹，并通过`data/*/*.parquet`通配符路径加载所有分块数据。典型的使用流程包括：从`observation.state`与`observation.images`中提取状态与图像观测，以`action`字段为监督信号，利用`frame_index`与`episode_index`组织时序数据。需注意所有数据均为单任务训练集，无需进行数据集拆分；若需批处理，建议按chunk索引顺序读取以保持数据局部性。

背景与挑战

背景概述

近年来，机器人操作领域的模仿学习因其在复杂任务中的高效性而备受关注。pick_n_place_into_box_aug_20260522_20260525_20260527_clean数据集由研究人员基于LeRobot框架构建，专注于抓取与放置任务，旨在为机械臂在非结构化环境中的精细操作提供基准数据。该数据集由单一任务构成，包含490条演示轨迹和近20万帧高保真记录，数据源自gim_arm_xl_single_arm型机械臂的遥操作采集。通过整合多视角视觉与关节状态信息，该数据集为多模态模仿学习算法（如SmolVLA）的训练与评估提供了可靠基础，推动了机器人技能泛化研究的前沿发展。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于，机器人抓取与放置任务在真实世界中常受限于物体形状多变、位姿不确定以及环境干扰，要求模型具备从少量演示中泛化至未曾见场景的能力。数据采集过程中，机械臂的精确遥操作需克服人机协作的时延与精度误差，同时保证490条轨迹的多样性以避免过拟合。此外，高分辨率视觉数据（1920x1080和1280x720）的同步录制与存储对硬件带宽和数据处理流程提出严峻考验，而parquet与视频文件的整合则需在保证30fps恒定速率下维持多模态时序对齐的严苛一致性。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，该数据集专为模仿学习与动作规划研究而设计，聚焦于机械臂的抓取与放置任务。其核心应用场景为基于视觉的机器人操作技能学习，利用高分辨率顶置摄像头与腕部摄像头的同步视频流，记录机械臂在六自由度关节空间与夹爪状态下的完整运动轨迹。490个示范回合与近20万帧的数据规模，为训练行为克隆、逆强化学习等算法提供了丰富的观测-动作对，尤其适用于探索多模态感知融合与低层级运动控制决策的建模。

解决学术问题

该数据集系统性地回应了机器人操作研究中两个关键挑战：如何从有限的人类示范中高效学习灵巧操控策略，以及如何将高维视觉观测映射为精准的关节级动作序列。通过提供标准化的GIM Arm机器人平台数据，它消除了研究者重复搭建实验环境的负担，使对比不同模仿学习架构成为可能。其对单一任务的深度覆盖，为分析算法在固定场景下的样本效率与泛化边界提供了高保真基准，促进了关于演示质量、数据增强与策略鲁棒性的理论进展。

实际应用

在实际工业与服务场景中，该数据集驱动的模型可直接部署于自动化分拣流水线、仓储物流的物料转运以及家庭环境中的物体整理任务。基于其训练的策略能够使机械臂依据顶部与腕部视觉反馈，实时调整夹持姿态与放置位置，完成诸如将散乱工件装入定制容器等精细操作。此类技术可降低可编程逻辑控制器的编程复杂度，通过数据驱动的柔性方案适应物体外观与位置的微小变化，从而推动智能制造与家政机器人从实验室原型向商业产品的转化。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于机器人抓取与放置（pick-and-place）操作中的精细动作学习，通过高分辨率视觉观测（顶部与腕部摄像头）和7自由度关节状态记录，为基于模仿学习的灵巧操作研究提供了丰富素材。近期前沿方向围绕小样本泛化与视觉-动作联合建模展开，尤其结合SmolVLA等轻量级视觉-语言-动作模型，探索在仅依赖少量任务演示的情况下实现鲁棒的空间定位与抓取策略迁移。该数据集的发布顺应了具身智能领域对高质量、多模态操作轨迹数据的需求浪潮，研究者可利用其多视角视频与状态序列，训练可在未知箱体布局中自主执行放置任务的策略，推动服务机器人从结构化环境向非结构化场景的跨越。