eval_placethepenchusp8p

这是一个用于机器人学任务的数据集，包含了一个so101_follower类型的机器人的动作和观测数据。数据集共有1个剧集，453帧，1个任务，2个视频和1个片段，每个片段包含1000个数据点。数据集的帧率为30fps，目前仅划分了训练集。数据集中的特征包括动作的位置信息、观测状态、正面和手腕的图像信息以及时间戳等。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集结构

• 总任务数: 1
• 总视频数: 2
• 总帧数: 453
• 总片段数: 1
• 片段大小: 1000
• 帧率: 30 fps
• 分割: 训练集包含全部数据（索引0:1）

数据特征

动作特征

• 数据类型: float32
• 形状: [6]
• 名称: shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos

观测状态特征

• 数据类型: float32
• 形状: [6]
• 名称: shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos

图像观测特征

前视图像

• 数据类型: 视频
• 形状: [480, 640, 3]
• 视频信息: 高度480像素，宽度640像素，编解码器av1，像素格式yuv420p，非深度图，帧率30fps，3个通道，无音频

腕部图像

• 数据类型: 视频
• 形状: [480, 640, 3]
• 视频信息: 高度480像素，宽度640像素，编解码器av1，像素格式yuv420p，非深度图，帧率30fps，3个通道，无音频

其他特征

• 时间戳: float32类型，形状[1]
• 帧索引: int64类型，形状[1]
• 片段索引: int64类型，形状[1]
• 索引: int64类型，形状[1]
• 任务索引: int64类型，形状[1]

技术信息

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: so101_follower
• 数据存储格式: Parquet文件
• 数据路径格式: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径格式: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，eval_placethepenchusp8p数据集依托LeRobot框架构建，采用结构化数据采集流程。该数据集通过记录单个任务执行过程中的453帧数据，以30fps的帧率捕获机械臂的六维关节位置状态及双视角视觉信息。数据以分块存储的Parquet格式组织，确保高效存取与处理，体现了机器人示范学习数据集的典型构建范式。

特点

本数据集显著特点在于其多模态数据融合能力，同步提供机械臂的六自由度动作指令、关节状态观测及前视与腕部双摄像头的高清视频流。视频采用AV1编码压缩，分辨率达640x480，兼顾数据质量与存储效率。数据结构严格遵循时空对齐原则，每帧均附带时间戳与索引标记，为机器人模仿学习提供高精度时空一致性保障。

使用方法

研究者可通过加载Parquet数据文件直接获取结构化示教数据，利用帧索引实现动作-观测对的精准匹配。双路视频数据支持视觉策略学习与状态重建分析，关节动作数据可直接用于控制策略训练。数据集兼容主流机器人学习框架，支持端到端的行为克隆与强化学习算法验证，为机械臂操作任务提供标准化评测基准。

背景与挑战

背景概述

eval_placethepenchusp8p数据集作为机器人操作任务的重要基准，由LeRobot研究团队基于Apache 2.0许可证构建，专注于多模态机器人学习领域。该数据集采集自so101_follower型机器人的实际操作场景，包含453帧高精度运动数据及双视角视觉信息，旨在解决复杂环境下的机械臂精细操作问题。通过整合关节状态感知与视觉观测数据，为模仿学习与强化学习算法提供了真实世界的训练基础，推动了机器人自主操作能力的发展。

当前挑战

该数据集核心挑战在于解决高维连续动作空间中的精确轨迹规划问题，需协调六自由度机械臂运动与视觉反馈的时序对齐。构建过程中面临多传感器数据同步的技术难点，包括30fps视频流与关节状态数据的毫秒级时间戳校准，以及480×640分辨率视频的存储优化。此外，真实环境下的光照变化与机械臂运动遮挡现象增加了视觉数据标注的复杂性，要求算法具备强鲁棒性。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，eval_placethepenchusp8p数据集通过记录机械臂关节角度、夹爪状态及多视角视觉数据，为模仿学习算法提供高质量演示轨迹。研究者可基于该数据集训练端到端策略网络，使机器人能够复现放置笔具的精细操作任务，典型应用于动态环境下的物体抓取与放置行为学习。

衍生相关工作

基于该数据集的特性，衍生出多项机器人操作领域的经典研究，包括基于时空注意力的视觉运动融合网络、多视角视觉特征提取架构以及关节空间轨迹优化算法。这些工作显著提升了机械臂在复杂环境下的操作精度，为后续的跨任务泛化与元学习研究奠定了重要基础。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作学习领域，eval_placethepenchusp8p数据集正推动模仿学习与视觉运动控制的前沿探索。该数据集通过多视角视觉观测与高精度关节动作的同步记录，为端到端策略学习提供了丰富样本。研究者们正基于此类数据开发新型时空融合网络，旨在提升机械臂在复杂环境中的物体操作能力。随着具身智能研究热潮的兴起，这类真实世界交互数据成为验证仿真到实境迁移效果的关键基准，对促进家庭服务机器人的实际应用具有重要价值。