so101_put_br_on_p

这是一个用于机器人任务的数据库，包含50个剧集，每个剧集包含机器人的动作、状态和图像数据。数据以Apache-2.0许可证发布，机器人类型为so101_follower。

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: 机器人技术
• 标签: LeRobot
• 创建工具: LeRobot

数据集规模

• 总任务数: 1
• 总回合数: 50
• 总帧数: 24472
• 帧率: 30 FPS
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 500 MB

数据结构

• 数据格式: Parquet文件
• 分块大小: 1000帧
• 数据分割: 训练集(0:50)
• 数据路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

特征字段

动作特征

• 名称: action
• 数据类型: float32
• 维度: [6]
• 关节位置:
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

观测特征

状态观测

• 名称: observation.state
• 数据类型: float32
• 维度: [6]
• 关节位置: 与动作特征相同

图像观测

手腕摄像头:

• 名称: observation.images.wrist
• 数据类型: 视频
• 分辨率: 480×640×3
• 编码: AV1
• 像素格式: yuv420p

前置摄像头:

• 名称: observation.images.front
• 分辨率: 480×640×3
• 编码: AV1

通用摄像头:

• 名称: observation.images.general
• 分辨率: 480×640×3
• 编码: AV1

索引特征

• 时间戳: float32[1]
• 帧索引: int64[1]
• 回合索引: int64[1]
• 任务索引: int64[1]
• 全局索引: int64[1]

技术规格

• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: so101_follower
• 视频属性:
  • 无音频
  • 非深度图
  • 30 FPS

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，so101_put_br_on_p数据集通过LeRobot框架构建，采用实际机器人交互方式收集数据。数据集包含50个完整任务片段，总帧数达24472，以30帧每秒的速率记录，数据被分割成大小为1000的块，并存储为Parquet格式文件，确保高效存储与访问。构建过程强调多模态数据融合，整合了机器人状态与视觉信息，为机器人学习任务提供丰富基础。

特点

该数据集在机器人控制领域展现出显著特点，其多模态结构融合了六维关节位置动作数据与双视角视觉输入，包括腕部和前视摄像头的高清视频。数据以30帧每秒的速率采集，视频分辨率为480x640像素，采用AV1编码确保高质量压缩。特征维度设计严谨，动作和状态观测均采用浮点32位精度，支持精确的机器人行为分析，为复杂任务模拟提供全面数据支撑。

使用方法

在机器人学习应用中，该数据集可通过标准数据加载流程访问，利用Parquet文件结构实现高效读取。用户可基于帧索引或片段索引提取多模态观测数据，包括关节状态和双视角图像，结合时间戳信息进行时序分析。数据集专为训练和评估机器人控制模型设计，支持从原始传感器数据到高级策略学习的完整流程，适用于强化学习或模仿学习等前沿方法。

背景与挑战

背景概述

机器人操作数据集so101_put_br_on_p由LeRobot研究团队构建，专注于机械臂执行物体放置任务的动态控制问题。该数据集通过整合六自由度关节状态数据与多视角视觉信息，为机器人模仿学习算法提供了高维度的时空交互记录。其结构化设计体现了当前机器人学领域对多模态感知与控制策略融合的探索，旨在推动从感知到动作的端到端学习框架发展。

当前挑战

该数据集需解决机器人操作中视觉-动作映射的复杂性问题，包括关节空间轨迹规划与动态环境适应的耦合挑战。构建过程中面临多传感器时序同步、大规模视频数据压缩存储等技术难点，同时需保证不同机械臂状态与视觉观测间的高精度对齐。数据采集环节还需克服机械臂运动平滑性与任务执行成功率之间的平衡问题。

常用场景

经典使用场景

在机器人控制领域，so101_put_br_on_p数据集通过记录机械臂执行放置任务时的关节位置、视觉观测和时间序列数据，为模仿学习算法提供了丰富的训练素材。该数据集捕捉了从多角度摄像机获取的图像流与精确的动作指令，使得研究者能够构建端到端的控制策略模型，模拟人类操作员的决策过程。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的研究推动了分层强化学习在长时序任务中的应用，催生了如时空注意力机制与多视角特征融合等创新方法。相关成果进一步拓展到跨模态表示学习领域，为后续机器人开放世界操作任务的基准数据集构建提供了范式参考。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作学习领域，so101_put_br_on_p数据集凭借其多模态观测与关节控制数据，正推动模仿学习与视觉运动策略的前沿探索。该数据集整合了腕部与前置视角的高帧率视频流，结合六自由度机械臂的精确动作轨迹，为端到端强化学习算法提供了丰富的训练素材。当前研究热点集中于跨模态表征对齐，旨在通过时空特征融合提升复杂场景下的物体抓取与放置任务泛化能力。随着LeRobot生态系统的持续完善，此类标准化数据集正成为加速机器人技能迁移与仿真到真实世界应用的关键基石，对工业自动化和服务机器人发展具有深远影响。