jinkami07/so101_pick_blue_tape_ep10

---
license: apache-2.0
task_categories:
- robotics
tags:
- LeRobot
configs:
- config_name: default
data_files: data/*/*.parquet
---

This dataset was created using [LeRobot](https://github.com/huggingface/lerobot).

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</a>

## Dataset Description

- **Homepage:** [More Information Needed]
- **Paper:** [More Information Needed]
- **License:** apache-2.0

## Dataset Structure

[meta/info.json](meta/info.json):
```json
{
"codebase_version": "v3.0",
"robot_type": "so_follower",
"total_episodes": 1,
"total_frames": 300,
"total_tasks": 1,
"chunks_size": 1000,
"data_files_size_in_mb": 100,
"video_files_size_in_mb": 200,
"fps": 30,
"splits": {
"train": "0:1"
},
"data_path": "data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet",
"video_path": "videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4",
"features": {
"action": {
"dtype": "float32",
"names": [
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"shoulder_lift.pos",
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"wrist_roll.pos",
"gripper.pos"
],
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6
]
},
"observation.state": {
"dtype": "float32",
"names": [
"shoulder_pan.pos",
"shoulder_lift.pos",
"elbow_flex.pos",
"wrist_flex.pos",
"wrist_roll.pos",
"gripper.pos"
],
"shape": [
6
]
},
"observation.images.wrist": {
"dtype": "video",
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3
],
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"width",
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],
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"video.codec": "av1",
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},
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1
],
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}
}
}
```

## Citation

**BibTeX:**

```bibtex
[More Information Needed]
```

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务研究领域，数据集的构建往往依赖于真实的物理交互过程。so101_pick_blue_tape_ep10数据集便是通过LeRobot平台，在真实的机器人环境中采集而成。具体而言，该数据集记录了单次完整的操作任务执行过程，包含一个总时长为10秒的连续片段，以每秒30帧的速率采集了300帧数据。数据以分块存储的形式组织，每个数据块包含1000帧的容量，并以Parquet格式保存，确保了高效的数据读取与存储效率。整个构建过程严格遵循了机器人状态与动作的同步记录原则，为后续的模仿学习或强化学习算法提供了高质量的原始交互轨迹。

特点

该数据集在机器人操作数据集领域展现出鲜明的技术特征。其核心在于提供了多模态的观测信息，不仅包含了机器人本体的6维关节状态与动作向量，还同步采集了来自腕部摄像头的高清视觉流，分辨率达到640x480，并以AV1编码格式存储。数据结构设计严谨，每一帧数据都附带有精确的时间戳、帧索引及任务索引，确保了时序对齐与任务上下文的完整性。数据集规模虽为单次任务演示，但其高帧率与丰富的状态-动作-观测对齐关系，为研究小样本下的策略泛化或行为克隆提供了极具价值的基准。

使用方法

对于希望利用该数据集进行算法研究或模型训练的用户，其使用流程清晰而直接。数据集已托管于Hugging Face平台，用户可通过标准的Datasets库进行加载与访问。数据以分块Parquet文件形式存储，支持流式读取，便于处理大规模序列数据。典型的使用场景包括加载观测图像与对应动作，以训练端到端的视觉运动策略；或利用状态序列进行动力学建模分析。此外，平台提供了专门的可视化工具，用户可直观浏览任务执行过程中的视频与状态变化，从而深入理解数据分布与任务特性。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，模仿学习与强化学习已成为实现复杂操作任务的关键范式。so101_pick_blue_tape_ep10数据集由LeRobot团队创建，旨在为机器人抓取与操作任务提供高质量的示范数据。该数据集聚焦于特定任务——拾取蓝色胶带，通过记录机械臂的关节位置、末端执行器状态及腕部摄像头图像，构建了包含动作、观测与时间戳的多模态序列。其结构化设计支持端到端策略学习，为机器人自主执行精细操作任务奠定了数据基础，推动了现实世界机器人技能获取的研究进展。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人操作任务中的模仿学习与策略泛化挑战，其核心在于如何从有限示范中学习鲁棒且可迁移的技能。构建过程中面临多重困难：数据采集需确保动作序列的平滑性与安全性，避免机械臂在动态环境中发生碰撞；多模态数据对齐要求时间戳精确同步，以融合关节传感器与视觉信息；此外，示范任务本身涉及复杂的环境交互与物体形变，增加了标注与验证的复杂度。这些挑战共同制约了数据集在跨场景、跨对象泛化能力上的进一步提升。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，so101_pick_blue_tape_ep10数据集为模仿学习与强化学习算法提供了宝贵的实验平台。该数据集记录了机械臂执行拾取蓝色胶带任务的完整轨迹，包含关节位置、末端执行器图像及时间戳等多模态数据。研究人员可基于此数据集训练模型，使机器人学习从视觉观察中推断动作策略，实现精准的物体抓取与操作。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出多项经典研究工作，主要集中在视觉运动策略学习与多任务泛化方面。例如，基于LeRobot框架的扩展研究探索了跨场景的数据增强方法，提升了模型在未见环境中的鲁棒性。同时，结合深度强化学习的算法改进，进一步优化了机械臂在复杂动态环境中的操作精度与速度。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作任务领域，so101_pick_blue_tape_ep10数据集凭借其精细的关节位置与视觉观测数据，正成为模仿学习与强化学习融合研究的关键资源。当前前沿探索聚焦于多模态感知驱动的策略泛化，通过手腕摄像头图像与状态信息的同步记录，推动模型在复杂环境下的自适应抓取能力。这一趋势呼应了具身智能对真实世界交互数据的需求，为家庭服务与工业自动化场景中的灵巧操作提供了可扩展的基准，促进了数据高效型机器人控制算法的迭代与验证。