pick_green_block_on_yellow_block

该数据集是为机器人学任务设计的，特别适用于双手机器人操作。数据集包含102个完整的情节，总计44692帧数据，数据以30帧每秒的速率采集。数据集的主要内容包括动作数据（如肩部、肘部、腕部的位置等）和观察数据（如右腕和右前方的视频图像）。数据以parquet格式存储，视频数据以mp4格式存储。数据集的总大小为100MB（数据文件）和200MB（视频文件）。适用于机器人控制、动作预测等研究领域。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: pick_green_block_on_yellow_block
• 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, so101, bimanual, lerobot

数据集规模与结构

• 总情节数: 102
• 总帧数: 44692
• 总任务数: 1
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 帧率: 30 FPS
• 数据块大小: 1000
• 数据路径模式: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频路径模式: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 划分: 训练集 (0:102)

数据特征

• 动作: 6维浮点数组，对应机械臂关节位置（肩部平移、肩部抬升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转、夹爪位置）。
• 观测状态: 6维浮点数组，与动作特征结构相同，表示机械臂关节位置。
• 观测图像（右腕）: 视频数据，分辨率480x640，3通道，H.264编码，YUV420p像素格式，非深度图，无音频。
• 观测图像（右前）: 视频数据，分辨率480x640，3通道，H.264编码，YUV420p像素格式，非深度图，无音频。
• 时间戳: 单值浮点数组。
• 帧索引: 单值整型数组。
• 情节索引: 单值整型数组。
• 索引: 单值整型数组。
• 任务索引: 单值整型数组。

可视化

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

引用信息

• 主页: [More Information Needed]
• 论文: [More Information Needed]
• BibTeX引用: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，数据集的构建往往依赖于真实的物理交互过程。pick_green_block_on_yellow_block数据集借助LeRobot平台，通过双手机器人系统执行拾取绿色积木并放置于黄色积木之上的任务。该数据集采集了102个完整任务片段，总计44692帧数据，以30帧每秒的速率记录。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块包含1000帧，确保了高效的数据管理与访问。同时，配套的视频文件以MP4格式保存，提供了视觉观察的直观记录。

使用方法

为促进机器人模仿学习与策略训练的研究，该数据集可直接通过HuggingFace平台加载。用户可利用LeRobot提供的工具链读取Parquet格式的结构化数据，其中动作、状态及图像特征均已预定义。数据集默认划分为训练集，涵盖全部102个任务片段。研究者可提取关节轨迹以建模控制策略，或利用视觉输入进行感知-动作联合建模。配套的视频可视化工具进一步辅助数据探索与结果验证，为算法开发与评估提供坚实基础。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作领域，双手机器人执行精细的物体操控任务一直是研究的前沿课题。pick_green_block_on_yellow_block数据集由HuggingFace的LeRobot项目创建，专注于记录双手机器人（so_follower类型）执行特定堆叠任务的过程。该数据集包含102个完整任务片段，总计44692帧数据，以30帧每秒的速率采集，涵盖了机器人关节位置、夹爪状态以及多视角视觉观测信息。其核心研究问题在于如何通过大规模真实世界交互数据，推动机器人模仿学习与策略泛化能力的发展，为复杂操作任务的自动化提供数据基础。

当前挑战

该数据集旨在解决机器人操作中基于视觉的物体抓取与堆叠任务，其领域挑战在于如何从高维视觉输入中提取有效特征，并生成精确、鲁棒的动作序列，以应对物体姿态变化、环境干扰等不确定性。在构建过程中，数据采集面临诸多挑战，包括确保双手机器人动作的同步性与协调性、多摄像头视角数据的时间对齐、以及大规模视频与状态数据的高效存储与处理。此外，真实物理环境中的传感器噪声、光照变化以及机械误差也为数据的一致性与质量带来了考验。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，pick_green_block_on_yellow_block数据集为双手机器人执行精细物体操控任务提供了典型范例。该数据集记录了机器人将绿色积木精准放置于黄色积木之上的完整操作序列，包含关节位置、夹爪状态及多视角视觉观测数据。研究人员可基于此数据集训练端到端的模仿学习或强化学习模型，使机器人学习从视觉感知到动作执行的映射关系，实现复杂环境下的物体抓取与堆叠技能。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人操作中视觉-动作协同建模的若干核心挑战。通过提供同步的多模态观测数据，它支持研究者探索如何从高维视觉输入中提取有效特征以指导连续动作生成。其结构化标注有助于研究任务分解、动作序列规划以及跨场景的技能泛化问题，为克服模拟到真实迁移中的域适应难题提供了实证基础。

实际应用

在工业自动化与物流分拣场景中，该数据集所对应的技能可直接应用于物品抓取、分类堆叠等实际任务。基于此类数据训练的模型能够部署于装配生产线或仓储机器人系统，实现无需精密夹具设计的柔性操作。其双手机器人配置尤其适合需要双手协调的复杂操作，如电子产品组装或食品包装，提升了自动化系统的适应性与效率。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作任务领域，pick_green_block_on_yellow_block数据集作为LeRobot项目的重要组成部分，正推动着双臂机器人精细操作能力的前沿探索。该数据集通过记录机器人执行特定块体拾放任务的多模态数据，包括关节位置、视觉图像及时间序列信息，为模仿学习与强化学习算法的训练提供了丰富资源。当前研究热点聚焦于如何利用此类结构化数据集提升机器人在非结构化环境中的泛化性能，尤其是在视觉-动作映射的端到端学习方面。随着人形机器人技术的快速发展，该数据集在促进家庭服务与工业自动化场景中的应用具有显著意义，为构建更智能、适应性更强的机器人系统奠定了数据基础。