jinkami07/so101_pick_blue_tape_merged

---
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).

<a class="flex" href="https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=jinkami07/so101_pick_blue_tape_merged">
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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": 11,
"total_frames": 3300,
"total_tasks": 1,
"chunks_size": 1000,
"data_files_size_in_mb": 100,
"video_files_size_in_mb": 200,
"fps": 30,
"splits": {
"train": "0:11"
},
"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": [
"shoulder_pan.pos",
"shoulder_lift.pos",
"elbow_flex.pos",
"wrist_flex.pos",
"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",
"shape": [
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3
],
"names": [
"height",
"width",
"channels"
],
"info": {
"video.height": 480,
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"video.codec": "av1",
"video.pix_fmt": "yuv420p",
"video.is_depth_map": false,
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"video.channels": 3,
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}
},
"timestamp": {
"dtype": "float32",
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"dtype": "int64",
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"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
"names": null
}
}
}
```

## Citation

**BibTeX:**

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

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，数据集的构建通常依赖于实际物理系统的交互记录。so101_pick_blue_tape_merged数据集通过LeRobot平台，利用so_follower型机器人执行拾取蓝色胶带的任务，采集了11个完整的行为序列。每个序列以30帧每秒的速率记录，共包含3300帧数据，涵盖了机器人的关节位置、末端执行器状态以及腕部摄像头的视觉信息。数据以分块形式存储于Parquet文件中，确保了高效的数据管理与访问，为机器人学习提供了结构化的多模态交互轨迹。

特点

该数据集的核心特点在于其多模态融合与精细的结构化设计。它不仅包含了六维关节位置的动作指令与状态观测，还整合了高分辨率的腕部视觉图像，形成了状态-动作-视觉的协同表征。数据以分块组织，每块1000帧，便于流式处理与模型训练。所有特征均以明确的形状与数据类型定义，如动作与状态为float32数组，图像以视频格式编码，确保了数据的一致性与可解释性。这种设计为机器人模仿学习与策略优化提供了丰富的输入输出对。

使用方法

使用该数据集时，研究人员可通过LeRobot提供的可视化工具直观探索数据内容，包括视频回放与特征分布。数据集以标准Parquet格式存储，支持通过HuggingFace数据集库直接加载，便于集成到现有的机器学习流程中。用户可依据帧索引、片段索引等元数据筛选特定片段，提取关节位置、视觉观测等特征，用于训练端到端的控制策略或进行行为克隆分析。数据集的Apache 2.0许可确保了其在学术与工业应用中的广泛可用性。

背景与挑战

背景概述

so101_pick_blue_tape_merged数据集是机器人操作领域的一项专业数据资源，专注于机械臂执行拾取蓝色胶带这一具体任务。该数据集由LeRobot项目团队创建，该项目依托于HuggingFace平台，致力于推动开源机器人学习框架的发展。数据集构建于先进的机器人操作系统之上，旨在为模仿学习与强化学习算法提供高质量、多模态的演示数据。其核心研究问题在于如何通过真实世界的交互数据，训练机器人精准执行精细的物体操作任务，从而推动具身智能在非结构化环境中的实际应用。尽管具体创建时间与主要研究人员信息在现有文档中尚未明确，但该数据集的出现反映了当前机器人学领域从仿真模拟向真实物理系统迁移的研究趋势，对提升机器人自主操作能力具有重要的实证价值。

当前挑战

该数据集旨在解决机器人操作中基于视觉的精细物体拾取这一核心领域问题，其挑战在于如何从有限的演示中泛化出鲁棒的控制策略，以应对现实场景中物体姿态、光照条件及环境干扰的复杂性。构建过程中的挑战同样显著：首先，数据采集需要协调高维度的关节状态数据与高帧率的视觉图像流，确保时序同步与数据一致性；其次，处理并存储大规模的多模态数据（如视频与传感器读数）对计算与存储资源提出了较高要求；最后，标注与组织这些数据以适用于端到端的机器学习训练，需要精心的工程设计与质量控制，以避免引入偏差并保证数据集的可靠性与可复现性。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，so101_pick_blue_tape_merged数据集为模仿学习算法的训练与评估提供了关键支持。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、夹爪状态及腕部摄像头图像等多模态观测数据。研究人员能够利用这些序列化数据，训练端到端的策略网络，使机器人从视觉输入直接映射到关节动作，实现精准的物体抓取与操作。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的研究主要集中于视觉运动策略的改进与迁移学习框架的构建。例如，基于行为克隆的基线模型常被用于验证新算法的有效性；部分工作则探索如何将拾取技能泛化至其他形状或材质的物体。这些研究进一步推动了机器人操作数据集的标准化与开源生态的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，模仿学习正成为推动智能体自主执行复杂任务的关键技术。so101_pick_blue_tape_merged数据集作为LeRobot项目的一部分，聚焦于拾取蓝色胶带这一精细操作，其最新研究方向主要围绕多模态感知与动作生成的深度融合展开。前沿探索侧重于利用视觉观察（如腕部摄像头图像）与关节状态数据，训练端到端的强化学习或行为克隆模型，以提升机器人在非结构化环境中的泛化能力。随着开源机器人社区的活跃，此类数据集正促进跨平台策略迁移的研究，旨在降低真实世界机器人训练的样本复杂度，对家庭服务与工业自动化具有潜在影响。