SO101_chess_test6

这是一个关于机器人技术的数据集，包含机器人执行任务时的动作、状态、视频数据等信息。数据集共有2个情节，931帧，1个任务，4个视频，1个数据块，每个数据块大小为1000，帧率为30。数据集的结构包括动作、观察状态、手腕视角视频、俯视视角视频、时间戳、帧索引等特征。所有数据均遵循Apache-2.0协议。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 许可证: apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (robotics)
• 标签: LeRobot, chess, so101, tutorial

数据集描述

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

数据集结构

• 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: so101_follower
• 总集数: 2
• 总帧数: 931
• 总任务数: 1
• 总视频数: 4
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 30 fps
• 分割: 训练集 (train): 0:2

数据路径

• 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

• 动作 (action):
  • 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 (observation.state):
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 名称: 同动作特征
• 观测图像 (observation.images.wrist):
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 视频信息: 高度480, 宽度640, 编码av1, 像素格式yuv420p, 非深度图, 帧率30, 通道3, 无音频
• 观测图像 (observation.images.overhead):
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 视频信息: 同wrist图像
• 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

在机器人操作研究领域，SO101_chess_test6数据集通过LeRobot框架系统采集，记录了SO101跟随型机械臂执行国际象棋相关任务的动态过程。数据以30帧/秒的速率捕获，包含2个完整 episodes 共931帧多维时序数据，采用分块存储于parquet格式文件，确保动作序列与观测状态的精确对齐。

特点

该数据集的核心价值体现在其多模态观测体系：包含6自由度关节角度状态数据、腕部与俯视双视角480x640 RGB视频流，以及精确的时间戳和任务索引。所有数据均以float32和int64高精度格式存储，视频采用AV1编解码技术，在保证数据质量的同时显著降低存储开销，为模仿学习与视觉运动策略研究提供丰富信号。

使用方法

研究者可通过加载parquet数据块重构episode序列，利用动作向量与多视角视觉观测训练端到端策略网络。数据集已预分为训练集，支持直接提取关节空间轨迹、解析视频帧时间序列，或结合timestamp字段进行时序对齐分析，适用于行为克隆、强化学习等机器人控制算法验证。

背景与挑战

背景概述

国际象棋机器人操作数据集SO101_chess_test6由HuggingFace的LeRobot项目团队构建，专注于机器人控制与视觉感知的交叉领域研究。该数据集通过SO101型机械臂采集真实环境下的象棋操作数据，包含多模态观测信息与精确的动作指令，旨在推动机器人精细操作与决策算法的发展。其构建体现了机器人学习领域对高精度时序数据与复杂任务执行能力的需求，为具身智能研究提供了重要的实验基础。

当前挑战

该数据集核心挑战在于解决机器人精细操作中的高维连续控制问题，特别是在动态环境中实现毫米级精度的物体抓取与放置。构建过程中需克服多传感器时序同步、机械臂轨迹平滑性保障以及视觉-动作对应关系标注等困难，同时需确保不同视角图像数据与关节角度的严格对齐，这对数据采集系统的稳定性和数据处理流程的可靠性提出了极高要求。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，该数据集通过记录机械臂执行国际象棋对弈任务时的多模态数据，为模仿学习与强化学习算法提供训练基准。其包含关节位置、视觉观察与时间戳等结构化信息，能够完整再现机械臂抓取、移动棋子的动态过程，成为机器人精细操作研究的典型范例。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人操作任务中动态环境建模与高精度动作生成的学术难题。通过提供真实世界机械臂操作棋子的同步传感器数据，支持研究者验证端到端控制策略的可行性，推动机器人认知决策与物理交互融合研究的发展，对具身智能领域的算法创新具有重要参考价值。

衍生相关工作

该数据集启发了多项机器人操作领域的创新研究，包括基于多视角视觉的抓取位姿预测模型、关节动作序列生成算法等。相关成果已延伸至动态物体操纵、双臂协同作业等复杂任务，并催生了适用于多模态机器人数据的标准化评估框架，为后续大规模机器人学习数据集的建设提供了范式参考。