jetson_orin_nano_super_1

这是一个关于机器人学的数据集，包含了一个名为so100的机器人执行pick_place和block_to_container等任务的数据。数据集总共有1个剧集，590帧，1个任务，2个视频和1个片段。数据以parquet文件格式存储，并提供了相应的视频文件。数据集的结构包括动作、状态、两种图像（笔记本电脑和手机）、时间戳、帧索引、剧集索引、索引和任务索引等特征信息。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: jetson_orin_nano_super_1
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot, so100, pick_place, block_to_container

数据集描述

• 创建工具: LeRobot
• 主页: [未提供]
• 论文: [未提供]

数据集结构

• 配置名称: default
• 数据文件: data//.parquet
• 元数据文件: meta/info.json

元数据详情

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: so100
• 总集数: 1
• 总帧数: 590
• 总任务数: 1
• 总视频数: 2
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 20 fps
• 数据分割:
  • 训练集: 0:1

数据路径

• 数据文件路径: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频文件路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征描述

• 动作 (action):
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 名称: main_shoulder_pan, main_shoulder_lift, main_elbow_flex, main_wrist_flex, main_wrist_roll, main_gripper
• 观测状态 (observation.state):
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 名称: main_shoulder_pan, main_shoulder_lift, main_elbow_flex, main_wrist_flex, main_wrist_roll, main_gripper
• 观测图像 (observation.images.laptop):
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 名称: height, width, channels
  • 视频信息:
    • 高度: 480
    • 宽度: 640
    • 编解码器: av1
    • 像素格式: yuv420p
    • 是否为深度图: false
    • 帧率: 20 fps
    • 通道数: 3
    • 是否包含音频: false
• 观测图像 (observation.images.phone):
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 名称: height, width, channels
  • 视频信息: 同 observation.images.laptop
• 时间戳 (timestamp):
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
• 帧索引 (frame_index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 集索引 (episode_index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 索引 (index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 任务索引 (task_index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]

引用

• BibTeX: [未提供]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，jetson_orin_nano_super_1数据集通过LeRobot平台精心构建，采用先进的机器人控制技术记录操作过程。数据集以20fps的采样频率捕获了590帧操作序列，包含1个完整任务和2段操作视频，数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块容量为1000帧。其独特的元数据结构详细记录了机械臂关节角度、末端执行器状态以及多视角视觉信息，为机器人学习研究提供了标准化数据支持。

特点

该数据集最显著的特点在于其多维度的同步数据采集，不仅包含6自由度机械臂的关节角度和夹爪状态，还同步采集了笔记本电脑和手机双视角的480×640分辨率视频流。所有动作数据和观测状态均以float32格式精确存储，视频数据采用AV1编码压缩，确保数据质量的同时优化存储效率。数据集严格遵循时间对齐原则，每个数据点都带有精确的时间戳和帧索引，为时序分析提供可靠基础。

使用方法

研究者可通过加载Parquet格式的数据文件直接访问结构化操作记录，配套的视频文件可按帧索引实现视觉-动作数据的精准对齐。数据集的标准化接口设计允许用户便捷地提取机械臂关节空间轨迹、末端执行器状态以及多模态感知信息。特别适用于机器人模仿学习、操作技能迁移等研究方向，其分块存储机制支持大规模数据的高效流式读取。

背景与挑战

背景概述

jetson_orin_nano_super_1数据集是HuggingFace平台LeRobot项目组开发的机器人操作数据集，基于Apache-2.0协议开源。该数据集聚焦于机器人抓取放置（pick_place）和块体容器转移（block_to_container）任务场景，采用SO100型机器人采集多模态操作数据。数据集包含590帧20fps的视频流、6自由度机械臂动作轨迹及状态观测数据，通过Parquet格式高效存储时空对齐的多传感器信息。其技术架构体现了机器人学习领域对高实时性、多模态数据同步的最新需求，为模仿学习与强化学习算法提供了真实世界交互范本。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战体现在算法与应用两个维度。在算法层面，6自由度机械臂的连续动作空间与视觉观测的高维特性构成维度灾难问题，要求模型具备处理异构数据时空关联的能力。在数据构建层面，多摄像头视频流与机械臂控制信号的毫秒级同步、20fps高帧率数据的存储优化、以及真实场景光照变化导致的视觉噪声消除，均为工程实现带来显著难度。此外，当前数据集仅包含单一任务场景，样本多样性不足可能限制模型的泛化能力评估。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作任务的研究中，jetson_orin_nano_super_1数据集被广泛应用于机械臂控制算法的训练与验证。该数据集记录了机械臂在pick_place和block_to_container任务中的动作序列和状态观测，为研究人员提供了丰富的机器人操作数据。通过分析这些数据，可以深入理解机械臂在复杂环境中的运动规划和执行能力。

衍生相关工作

围绕jetson_orin_nano_super_1数据集，研究者们开发了一系列机器人操作算法。其中包括基于深度强化学习的机械臂控制方法、多模态感知融合框架以及任务导向的运动规划系统。这些工作显著提升了机器人在非结构化环境中的操作能力，为后续的机器人学习研究奠定了重要基础。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，jetson_orin_nano_super_1数据集凭借其精细的动作捕捉和多模态观测数据，正成为强化学习与模仿学习研究的热点资源。该数据集记录了机械臂在pick_place任务中的关节角度、末端执行器状态及多视角视觉信息，为研究高精度操作策略提供了宝贵素材。近期研究聚焦于如何利用其时序动作序列和同步视觉反馈，开发能够适应动态环境的端到端控制模型。随着LeRobot开源平台的普及，该数据集在仿真到真实迁移学习中的桥梁作用日益凸显，特别是在解决block_to_container类任务的泛化性挑战方面展现出独特价值。