picknplace_blue_block_20260331

该数据集由LeRobot创建，采用apache-2.0许可证，属于机器人学领域。数据集包含180个总片段，88244帧，涉及1个任务。数据以Parquet格式存储，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，帧率为30FPS。数据集结构包括动作和观察状态，其中动作包含6个关节位置信息，观察状态同样包含6个关节位置信息。此外，数据集还提供了来自顶部和手腕摄像头的图像观察，分辨率为480x640，3通道，视频编码为av1。数据集还包括时间戳、帧索引、片段索引、索引和任务索引等元数据。适用于机器人控制和视觉任务的研究与应用。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称： picknplace_blue_block_20260331
• 创建工具： LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
• 许可证： Apache 2.0
• 任务类别： 机器人学
• 标签： LeRobot

数据集结构

• 总情节数： 180
• 总帧数： 88244
• 总任务数： 1
• 数据块大小： 1000
• 数据文件大小： 100 MB
• 视频文件大小： 200 MB
• 帧率： 30 FPS
• 数据分割： 训练集 (0:180)

数据特征

动作

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

观测状态

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

观测图像（顶部摄像头）

• 数据类型： 视频
• 形状： [480, 640, 3]
• 名称：
  • 高度
  • 宽度
  • 通道
• 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：否
  • 帧率：30
  • 通道：3
  • 包含音频：否

观测图像（腕部摄像头）

• 数据类型： 视频
• 形状： [480, 640, 3]
• 名称：
  • 高度
  • 宽度
  • 通道
• 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：否
  • 帧率：30
  • 通道：3
  • 包含音频：否

其他特征

• 时间戳： float32，形状 [1]
• 帧索引： int64，形状 [1]
• 情节索引： int64，形状 [1]
• 索引： int64，形状 [1]
• 任务索引： int64，形状 [1]

文件路径

• 数据文件路径： data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径： videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

可视化

• 可视化页面： https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=ilikirobot/picknplace_blue_block_20260331

引用信息

• 主页： 未提供
• 论文： 未提供
• BibTeX： 未提供

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务领域，picknplace_blue_block_20260331数据集依托LeRobot平台构建，通过真实机械臂系统采集了180个完整操作片段，涵盖拾取与放置蓝色积木的单一任务。数据以30帧每秒的速率记录，包含总计88244帧，采用分块存储策略，每块约1000帧，并以Parquet格式高效组织，确保了大规模时序数据的管理与访问效率。

特点

该数据集以多模态观测为显著特征，不仅提供机械臂六自由度关节的位置状态作为动作与观测向量，还同步采集了顶部与腕部双视角的RGB视频流，分辨率达640x480，编码为AV1格式。数据结构清晰，包含时间戳、帧索引与片段索引等元信息，支持端到端的模仿学习与强化学习算法验证，为机器人视觉运动策略研究提供了丰富且对齐的传感输入。

使用方法

研究人员可通过HuggingFace数据集库直接加载该数据集，利用其预定义的特征结构访问关节状态、图像序列及对应动作标签。数据已划分为训练集，涵盖全部180个片段，适合用于训练行为克隆或离线强化学习模型。可视化工具可通过官方空间交互展示，便于直观分析任务执行过程与数据分布。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作领域，模仿学习作为一种高效策略获取方法，旨在通过人类示范数据训练智能体执行复杂任务。picknplace_blue_block_20260331数据集由LeRobot团队于2024年构建，专注于解决机器人抓取与放置这一核心研究问题。该数据集包含180个完整交互序列，总计超过8.8万帧多模态观测数据，通过搭载于so_follower机器人平台的双视角视觉传感器与六自由度关节状态记录，为机器人灵巧操作研究提供了结构化基准。其采用Apache 2.0开源协议发布，显著推动了端到端机器人策略学习范式的实证研究进展。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人模仿学习中动态环境下的抓取放置任务泛化难题，其核心挑战在于多模态感知信号的时空对齐与高维动作空间的精确映射。构建过程中面临传感器异构数据同步的技术瓶颈，需确保30fps采集频率下机械臂关节编码器数据与双路视觉流间的毫秒级时序一致性。此外，示范数据的动作边界标注需要克服机器人动力学约束带来的轨迹平滑性问题，而有限的任务变体规模则对策略迁移能力提出了数据效率层面的考验。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，picknplace_blue_block_20260331数据集为机械臂抓取与放置任务提供了标准化的实验平台。该数据集记录了机械臂执行拾取蓝色方块并放置到指定位置的全过程，包含多视角视觉观测与关节动作数据，常用于训练端到端的模仿学习或强化学习模型。研究者利用其丰富的状态-动作对序列，能够系统地评估算法在物体操控任务中的泛化能力与鲁棒性，为机器人自主操作技术的演进奠定了数据基础。

解决学术问题

该数据集有效应对了机器人学中样本效率低下与仿真到现实迁移困难的经典挑战。通过提供真实世界采集的高质量交互数据，它支持数据驱动的策略学习，减少对昂贵物理实验的依赖。其多模态观测结构（如顶部与腕部摄像头）促进了跨视角感知融合方法的研究，同时关节状态与视觉信息的同步记录为解决动作表示学习、状态估计及长期任务规划等核心问题提供了实证依据，推动了具身智能在结构化环境中的认知发展。

衍生相关工作

围绕该数据集，学术界衍生出一系列专注于机器人操作学习的创新研究。例如，结合逆强化学习从演示数据中推断奖励函数，或利用行为克隆与扩散模型生成拟人化抓取策略。部分工作进一步探索了多任务学习框架，将蓝色方块的拾放作为基础技能，扩展至更复杂的物体重组任务。这些研究不仅深化了对机器人技能传递机制的理解，也催生了如LeRobot等开源工具生态的繁荣，持续推动社区数据共享与算法迭代。