Pick_and_place_blue_green_merged

该数据集是使用LeRobot平台创建的机器人操作数据集，专门用于机器人学习任务。它包含38个完整操作序列（episodes），共计16,580帧数据，涵盖4个不同的任务。数据集采用Apache 2.0许可证。核心特征包括：1) 动作空间：6维浮点数组，用于控制机械臂的肩部平移、肩部抬升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置；2) 状态观测：与动作空间对应的6维关节位置状态；3) 视觉观测：来自顶部摄像头和腕部摄像头的双视角RGB视频流，分辨率均为480×640，帧率为30fps；4) 时序与索引信息：包括时间戳、帧索引、序列索引、任务索引等元数据。数据以parquet格式存储，总数据量约为100MB，视频文件约为200MB。所有数据均被标记为训练集，适用于机器人模仿学习、强化学习、行为克隆等任务的研究与开发。This dataset is a robot manipulation dataset created using the LeRobot platform, specifically designed for robot learning tasks. It contains 38 complete episodes, totaling 16,580 frames of data, covering 4 different tasks. The dataset is licensed under Apache 2.0. Key features include: 1) Action space: a 6-dimensional floating-point array controlling the robot arms shoulder translation, shoulder lift, elbow bend, wrist bend, wrist rotation, and gripper position; 2) State observation: a 6-dimensional joint position state corresponding to the action space; 3) Visual observation: dual-view RGB video streams from a top camera and a wrist camera, both with a resolution of 480×640 and a frame rate of 30fps; 4) Temporal and indexing information: metadata such as timestamps, frame indices, episode indices, and task indices. The data is stored in parquet format, with a total data volume of approximately 100MB and video files of about 200MB. All data is labeled as training sets, suitable for research and development in robot imitation learning, reinforcement learning, behavior cloning, and related tasks.

原始信息汇总

数据集概述

该数据集名为 Pick_and_place_blue_green_merged，是一个面向机器人操作任务的数据集，使用 LeRobot 框架创建，遵循 Apache-2.0 许可证。

数据集基本信息

• 机器人类型： so_follower
• 总片段数： 38
• 总帧数： 16,580
• 总任务数： 4
• 帧率： 30 FPS
• 数据文件大小： 100 MB
• 视频文件大小： 200 MB
• 分块大小： 1,000

数据集划分

• 训练集： 片段索引 0 至 38（全部 38 个片段用于训练）

数据特征

数据集包含以下主要特征：

特征名称	数据类型	形状	说明
action	float32	[6]	6 维动作，包含肩关节（pan/lift/flex）、腕关节（flex/roll）及夹爪位置。
observation.state	float32	[6]	机器人状态，同动作维度，描述各关节位置。
observation.images.top	video (AV1)	[480, 640, 3]	顶部摄像头视频，分辨率 480×640，RGB 三通道，30 FPS。
observation.images.wrist	video (AV1)	[480, 640, 3]	腕部摄像头视频，分辨率 480×640，RGB 三通道，30 FPS。
timestamp	float32	[1]	时间戳。
frame_index	int64	[1]	帧索引。
episode_index	int64	[1]	片段索引。
index	int64	[1]	全局索引。
task_index	int64	[1]	任务索引（共 4 个任务）。

数据存储结构

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

引用信息

目前尚未提供具体的 BibTeX 引用条目。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，精细化的拾取与放置任务对数据集的质量与多样性提出了严苛要求。Pick_and_place_blue_green_merged数据集依托LeRobot框架构建，通过收集SO-Follower机器人执行多任务时的遥操作数据，累积了38个有效回合与16580帧的样本，涵盖4种不同的操作任务。数据集采用分块存储策略，将动作序列与高分辨率视频（480×640，30fps）分别以Parquet和AV1编码的MP4格式归档，并辅以元信息文件记录数据结构与特征规范。这种基于机器人操作系统兼容的模块化数据装配方式，确保了数据采集的可复现性与扩展性。

特点

本数据集的核心特色在于其结构化的多维观测与动作表征。动作空间与观测状态均以六维关节空间描述（包括肩部、肘部、腕部及夹爪位姿），保持了指令与反馈的维度对称性，便于模仿学习算法直接映射。同时，数据集整合了顶部与腕部两路摄像头流，为视觉-运动联合建模提供了丰富的多视角信息。时间戳、帧索引与任务标签的完整记录，使得时序依赖的建模任务如行为克隆或轨迹预测得以高效实现，数据规模的适中平衡了计算开销与模型泛化能力。

使用方法

数据集可通过LeRobot工具链便捷加载，用户只需指定数据集路径即可获取迭代器形式的训练样本。每个回合包含动作序列、关节状态与同步视频帧，适合使用Python的数据科学生态如PyTorch进行流水线式预处理。推荐采用滑动窗口方法对长序列进行分片，以匹配模型训练时的批大小与计算约束。此外，该数据集支持在HuggingFace生态中进行可视化预览，便于研究人员在下载前快速评估数据质量与任务特性，最终可导出为标准格式用于策略学习或仿真验证。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作领域，模仿学习作为一种从人类演示中学习复杂技能的有效范式，正日益受到关注。Pick_and_place_blue_green_merged数据集由YuBin103等人基于LeRobot框架创建，旨在为机器人抓取与放置任务提供高质量的训练样本。该数据集于近期发布，采用Apache-2.0开源协议，核心研究问题聚焦于如何使机器人通过视觉输入和关节状态信息，精准完成对蓝绿物件的拾取与放置操作。数据集共包含38个完整演示片段、16580帧图像（分辨率为640×480）及6维动作和状态空间，覆盖4类子任务，其结构化的多模态数据（包括顶部和腕部相机视角）为机器人模仿学习研究提供了可复用的基准，有望推动该领域从单一任务泛化至更复杂的物体操作场景。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于机器人精细操作技能的泛化性不足，即传统方法难以从少量演示中提取稳健的抓取策略以应对物体颜色、位置和姿态的细微变化。具体而言，蓝绿物件在视觉上高度相似，易导致视觉感知混淆，而6自由度机械臂的精确控制还需协调关节角度与夹爪开合，增大了策略学习的复杂度。数据集构建过程中亦面临多重挑战：首先，演示采集需借助遥操作设备（如so_follower机器人）确保轨迹一致性，但人为操作不可避免引入抖动和噪声；其次，38个样本的有限规模限制了模型对高维状态-动作空间的充分探索；此外，视频数据编码（AV1）与parquet格式的存储优化，虽压缩了200MB的视觉和100MB的状态文件，却对实时数据加载和模型训练的解码效率提出了额外需求。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作研究领域，Pick_and_place_blue_green_merged数据集为模仿学习与行为克隆方法提供了宝贵的训练素材。该数据集包含38个演示片段、总计16580帧的动作序列，记录了机械臂在桌面环境中执行抓取与放置操作时的关节角度与视觉信息。其经典的使用方式是将顶置与腕部摄像头采集的RGB图像序列作为观测输入，结合六维关节状态与夹爪状态，训练机器人从人类演示中习得精准的抓取策略。研究人员通常利用该数据集验证端到端神经网络模型在连续动作空间中的泛化能力，尤其是在不同物体颜色（蓝色与绿色）混杂场景下的稳健性表现。

衍生相关工作

基于该数据集，学术界衍生出多项具有影响力的研究工作。LeRobot社区以此为基础开发了统一的机器人学习框架，其数据格式被后续许多大规模操作数据集所采纳。相关研究包括结合扩散策略的动作生成模型、使用Transformer架构的视觉-语言-运动多模态模型，以及引入强化学习微调的混合训练范式。在因果推断领域，有工作利用该数据集中的状态变量解耦分析视觉干扰对动作决策的影响。这些衍生工作不仅验证了数据集的实用价值，更推动了操作学习领域从行为克隆向更高级的因果推理与效果建模方向演进。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，精细抓取与放置任务始终是工业自动化与智能服务应用的核心挑战。Pick_and_place_blue_green_merged数据集应运而生，它为6自由度串联机械臂的拾放操作研究提供了多视角视觉与关节状态同步的高保真运动记录。该数据集采用LeRobot框架构建，融合了38个示范回合的完整轨迹数据，特别针对蓝色与绿色物体的分拣场景进行了深度优化。当前，该数据集正被广泛应用于模仿学习与行为克隆的前沿探索中，科研人员借助其高分辨率顶部与腕部摄像头图像，结合6维动作指令，训练出能胜任复杂货架环境的端到端操控模型。这一数据集不仅推动了机器人从示教轨迹中泛化抓取策略的研究，更为少样本迁移学习与机器人灵巧操作在智能制造中的落地提供了可复现的基准，其意义在于弥合了仿真环境与真实世界间的域差异，加速了智能机械臂在动态干扰场景下的鲁棒性提升。