jinkami07/so101_pick_blue_tape_ep08

---
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,
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},
"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": {
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"names": [
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"gripper.pos"
],
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6
]
},
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"dtype": "float32",
"names": [
"shoulder_pan.pos",
"shoulder_lift.pos",
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"wrist_flex.pos",
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],
"shape": [
6
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],
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}
}
}
```

## Citation

**BibTeX:**

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

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务的数据采集领域，so101_pick_blue_tape_ep08数据集依托LeRobot平台构建而成。该数据集记录了单次完整的拾取蓝色胶带任务执行过程，包含300帧连续时序数据，以30帧每秒的速率采集。数据以分块Parquet文件形式存储，每块约1000帧，并同步保存了腕部摄像头的高清视频流，视频编码采用AV1格式，分辨率为640x480，确保了动作与视觉观测的精确对齐。

特点

该数据集的核心特征在于其多模态融合的数据结构，不仅提供了六自由度机械臂的关节位置动作与状态观测，还整合了第一视角的视觉信息。数据字段设计清晰，包含时间戳、帧索引及任务索引等元数据，便于时序分析与任务建模。数据集规模紧凑，专注于单一任务的一次演示，适合用于模仿学习或强化学习算法的快速验证与原型开发。

使用方法

使用本数据集时，可通过LeRobot提供的可视化工具直观浏览数据轨迹与视频。研究人员能够直接加载Parquet文件，利用其中的动作、状态及图像特征训练策略模型。数据集已预分为训练集，涵盖整个演示序列，适用于端到端的行为克隆或基于模型的强化学习实验。由于数据格式标准且附带详细元信息，可轻松集成到常见的机器人学习框架中进行进一步处理与分析。

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的发展亟需高质量、结构化的真实世界交互数据集作为支撑。so101_pick_blue_tape_ep08数据集应运而生，它由Hugging Face的LeRobot项目团队创建，旨在为机器人操作任务提供具体的演示数据。该数据集聚焦于拾取蓝色胶带这一精细操作任务，记录了单次任务执行过程中机械臂的关节位置、夹爪状态以及腕部摄像头的高帧率视觉观测，共计300帧数据。通过整合多模态传感器信息，该数据集为研究端到端机器人策略学习、行为克隆以及视觉-动作映射等核心问题提供了宝贵的实证资源，推动了机器人自主操作能力的算法验证与性能提升。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人操作任务中视觉引导的精细抓取与放置挑战，尤其在非结构化环境中对特定颜色与形状物体的识别与操控存在显著难度。构建过程中面临多重挑战：首先，确保数据采集的同步性与一致性要求极高，需精准对齐高维动作指令、关节状态与高分辨率视频流，任何时序偏差都会影响学习模型的稳定性。其次，真实世界操作存在光照变化、物体姿态随机性以及机械臂动力学噪声，使得采集的数据需涵盖足够的泛化性以应对环境扰动。此外，数据规模有限，仅包含单一任务的一次演示，可能不足以支撑复杂模型的训练，需通过数据增强或迁移学习来弥补样本多样性不足的缺陷。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，so101_pick_blue_tape_ep08数据集为模仿学习与强化学习算法提供了宝贵的实验基础。该数据集记录了机械臂执行拾取蓝色胶带任务的全过程，包含关节位置、视觉观察及时间戳等多模态数据，使得研究人员能够基于真实世界交互轨迹训练端到端控制策略。其结构化特征设计便于算法直接处理状态-动作对，常用于验证机器人抓取与操作任务的泛化性能，推动智能体在复杂环境中的决策能力发展。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出多项经典研究工作，特别是在机器人模仿学习与视觉运动控制领域。例如，基于LeRobot框架的算法常利用此类数据进行策略蒸馏与多任务学习，提升模型在未见任务上的适应性。同时，这些数据也促进了跨模态预训练模型的发展，如将关节状态与腕部摄像头图像融合，以生成更精确的动作序列，为后续大规模机器人数据集的构建与标准化提供了重要参考。

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_ep08数据集作为LeRobot项目的一部分，聚焦于模仿学习与视觉运动控制的前沿探索。该数据集通过记录机械臂执行拾取蓝色胶带任务的关节位置、视觉观测及时间序列数据，为基于深度学习的端到端策略优化提供了关键支撑。当前研究热点集中于利用此类多模态数据训练通用机器人模型，旨在提升模型在复杂环境中的泛化能力和样本效率，推动机器人自主执行精细操作任务的实用化进程，对工业自动化和服务机器人发展具有深远意义。