HyeonseokE/SO101-teleop_place_spoon_between_bread_and_cereal_40epi

该数据集使用LeRobot创建，专注于机器人任务，具体为将勺子放置在面包和谷物之间的操作。数据集包含40个训练episodes，总计11004帧，帧率为30fps。机器人类型为so_follower，数据包括动作特征（如肩部平移、肩部提升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置）、状态观测（关节位置）、图像观测（来自左腕和顶部摄像头的视频，分辨率为480x640，3通道），以及时间戳、帧索引、episode索引等元数据。数据以Parquet文件格式存储，视频以MP4格式存储，适用于机器人学习和控制研究。This dataset was created using LeRobot and focuses on robotics tasks, specifically the operation of placing a spoon between bread and cereal. It includes 40 training episodes, totaling 11004 frames at 30fps. The robot type is so_follower, and the data comprises action features (e.g., shoulder pan, shoulder lift, elbow flex, wrist flex, wrist roll, and gripper positions), state observations (joint positions), image observations (videos from left wrist and top cameras with 480x640 resolution and 3 channels), as well as metadata such as timestamps, frame indices, and episode indices. The data is stored in Parquet files and videos in MP4 format, suitable for robotics learning and control research.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过遥操作（teleoperation）技术构建，旨在采集机器人将勺子放置于面包与麦片之间的精细操作轨迹。利用LeRobot框架作为底层数据采集与记录工具，以SO101型号的跟随机器人（so_follower）为执行载体，在真实物理环境中执行40次重复任务，累计捕获11004帧包含动作序列与视觉观测的高保真数据。每条示范轨迹均以30帧每秒的采样率记录，涵盖6维关节空间的动作信号与对应状态信息，并同步存储左腕与顶部两个视角的RGB视频流，从而构建出结构化的多模态演示数据集，以支持行为克隆等模仿学习算法的训练。

特点

该数据集的核心特点在于其高密度的时间序列与多模态融合结构。每条轨迹以Parquet格式存储，包含动作指令、关节状态及时间戳等数值信息，同时以H.264编码的MP4视频保留640×480分辨率的视觉上下文，使机器人能从图像与状态的双重维度理解任务。数据采用分块存储策略，将11004帧划分为40个训练片段，便于大规模并行加载。此外，所有演示均围绕单一任务设计，保证了数据的一致性与专注性，为研究精细操作技能的可迁移性提供了稳定基准。

使用方法

数据集遵循LeRobot标准格式，用户可基于HuggingFace上的可视化工具直接浏览样本，快速评估数据质量。在应用层面，推荐使用LeRobot库的API进行数据加载与预处理，通过指明的特征键（如action、observation.state）直接获取规范化的输入-输出对，便于构建策略网络。40个完整演示片段可直接用于训练模仿学习模型，用户亦可依据需求自定义划分比例。结合Apache-2.0开源许可，该数据集为机器人操作技能习得的研究提供了开箱即用的资源。

背景与挑战

背景概述

随着深度学习与机器人技术的深度融合，从人类演示中学习复杂操作技能已成为机器人领域的重要研究方向。SO101-teleop_place_spoon_between_bread_and_cereal_40epi数据集由HyeonseokE等人于近期创建，旨在为精细抓取与放置任务提供标准化的训练与评估基准。该数据集聚焦于“将勺子放置于面包与麦片之间”这一典型的桌面操作场景，通过遥操作方式采集了40个演示片段，共计11004帧，包含6自由度关节状态与双视角视觉信息（左腕相机与顶部相机），为模仿学习与行为克隆算法提供了高保真的多模态训练数据。作为LeRobot生态体系的一部分，该数据集填补了细粒度操作任务中数据稀缺的空白，对于推动机器人从示范中习得非刚性物体交互技能具有重要的基础性作用。

当前挑战

该数据集所解决的核心领域挑战在于，机器人需在非结构化环境中执行高精度、低容错率的操作任务，如将勺子精确放置于两种不同质地物体（面包与麦片）之间，这要求模型同时理解物体几何属性、空间关系及力反馈信息。此外，数据集构建面临多重实际困难：一方面，遥操作过程需克服人机协作中的延迟与精度失配问题，确保每次演示的轨迹质量；另一方面，有限的数据规模（仅40个episodes）与单一任务设定，对模型的泛化能力提出了严峻考验，易导致过拟合。同时，视觉与状态信息的联合建模要求算法能够有效融合高维图像与低维关节坐标，这对网络架构设计与训练策略构成了显著挑战。

常用场景

经典使用场景

在机器人精细操作领域，该数据集为研究灵巧物件放置任务提供了宝贵的基准资源。其核心应用场景聚焦于通过遥操作数据驱动机器人学习在复杂餐具布局中精确放置勺子，具体任务为将勺子置于面包与麦片之间的狭小间隙。数据集录制的40个演示片段涵盖机器人六自由度关节状态、腕部与顶部双视角视觉信息及完整动作序列，为模仿学习与行为克隆算法提供了高保真的示教轨迹，使研究者能够系统性地探索从人类演示到机器人自主操作的迁移能力。

衍生相关工作

基于此数据集，学术界已衍生出多项富有启发性的研究工作。研究者利用该数据开发了基于Transformer架构的扩散策略模型，在跨任务泛化实验中展现出优异性能。同时，数据集中多视角视频与关节状态的同步记录催生了视触觉融合算法的验证，推动了机器人模仿学习中注意力机制的应用探索。数据集公开的标准化格式还催生了LeRobot生态下的基准评估体系，成为对比不同离线强化学习算法在真实机器人操作任务中表现的重要测试平台。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于机器人精细操作领域的遥操作技能学习，具体以“将勺子放置于面包与麦片之间”这一高精度任务为切入点，探索模仿学习在非结构化家居场景下的泛化能力。当前前沿方向涵盖基于视觉-运动联合表征的少样本模仿学习、实时遥操作中的力反馈融合技术，以及利用大规模异构演示数据构建机器人基础模型。该数据集包含40个演示片段、超过一万帧的高分辨率多视角视频及六自由度关节动作数据，为研究“观察-行动”空间对齐、因果推理在操作中的角色提供了标准化基准。其公开许可和与LeRobot生态的兼容性，有望推动开源社区在类人灵巧操作、零样本任务迁移等热点议题上的突破，对实现机器人从实验室到家庭场景的自主化部署具有关键支撑意义。