eval_so101_pick_place_good_view_smolvla

该数据集与机器人学相关，包含多个剧集（episode）、帧（frame）和任务（task）。数据集中的特征包括动作状态、观察状态、来自不同视角的图像以及时间戳和索引等元数据。数据集遵循Apache-2.0许可证，并使用LeRobot代码库构建。README文件中没有提供数据集的具体描述。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: eval_so101_pick_place_good_view_smolvla
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人技术
• 标签: LeRobot

数据集结构

• 总任务数: 1
• 总视频数: 2
• 总帧数: 643
• 总片段数: 1
• 片段大小: 1000
• 帧率: 30 FPS
• 数据格式: Parquet
• 数据路径: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征描述

动作特征

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

图像观测 - 上方视角

• 名称: observation.images.up
• 数据类型: video
• 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: 30 FPS
  • 通道数: 3
  • 无音频

图像观测 - 前方视角

• 名称: observation.images.front
• 数据类型: video
• 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: 30 FPS
  • 通道数: 3
  • 无音频

索引特征

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

分割信息

• 训练集: 0:1

技术信息

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: so101_follower

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，eval_so101_pick_place_good_view_smolvla数据集通过LeRobot框架精心构建，采用高精度数据采集系统记录机械臂执行拾取放置任务的全过程。数据集以30帧每秒的采样频率捕获643帧连续操作序列，包含单次完整任务 episode，数据以分块parquet格式存储，确保时序连贯性与高效存取。每个数据块整合多模态信息，涵盖关节状态、视觉观测与时间戳等多维度特征，形成结构化机器人交互数据库。

使用方法

研究者可通过HuggingFace数据加载工具直接访问该数据集，按照标准parquet格式解析结构化数据。训练集包含全部643帧连续序列，适用于端到端行为克隆或时空预测模型训练。视觉数据需通过视频解码器提取帧序列，与关节状态数据时间对齐后输入神经网络。建议采用帧索引与episode索引构建数据加载管道，联合利用状态观测与双视角图像训练多模态策略模型，验证其在物体操作任务中的泛化性能。

背景与挑战

背景概述

机器人操作任务数据集eval_so101_pick_place_good_view_smolvla由LeRobot研究团队基于Apache 2.0开源协议构建，专为机器人抓取与放置任务设计。该数据集通过SO101型机器人平台采集多视角视觉数据与关节运动轨迹，包含643帧高精度操作序列，涵盖6自由度机械臂控制与双视角视觉感知。其结构化数据格式支持端到端模仿学习与强化学习算法的训练验证，为机器人自主操作能力的研究提供了重要基准。

当前挑战

该数据集需解决高维连续动作空间中的精确轨迹规划问题，以及多模态感知下的状态估计挑战。构建过程中面临多传感器时序同步精度要求，双视角视觉数据标定复杂度，以及机械臂运动学参数与真实环境物理交互的建模困难。大规模操作数据的采集还需克服机器人硬件稳定性与实验场景一致性的维护难题。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，该数据集典型应用于机械臂抓取与放置任务的算法验证。通过提供多视角视觉观测与六自由度关节控制指令的同步数据，研究者能够构建端到端的模仿学习模型，训练机械臂根据视觉输入生成精确的运动轨迹。数据集包含的俯视与前视双摄像头画面，为空间定位和物体姿态估计提供了丰富的视觉上下文。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人操作中视觉-动作映射的学术难题。通过提供精确的时间对齐多模态数据，支持研究者开发能够理解三维空间关系的视觉运动策略网络。其意义在于推动了基于视觉的强化学习与行为克隆方法的发展，为解决高精度操作任务中的状态表示学习和动作规划问题提供了标准化评估基准。

实际应用

工业自动化场景中，该数据集可直接应用于物流分拣系统的智能抓取模块开发。基于数据集训练的模型能够指导机械臂完成包装箱识别、定位与搬运等实际任务。在柔性制造领域，这些模型可适应不同形状工件的抓取策略生成，显著提升生产线的智能化水平和作业效率。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作学习领域，eval_so101_pick_place_good_view_smolvla数据集正推动多视角视觉运动策略的前沿探索。该数据集通过整合俯视与前置双摄像头模态，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的空间感知信息。当前研究聚焦于跨视角特征融合、动作预测精度提升以及小样本泛化能力强化，这些方向直接关联到工业分拣与物流自动化等热点应用场景。数据集采用标准化parquet格式与高帧率视频流，显著促进了端到端机器人控制模型的训练效率与可复现性，对推动自适应抓取技术的实际落地具有重要价值。