place_on_blue_cock

这是一个机器人学数据集，包含100个剧集，共44121帧。数据集由一个任务组成，每个剧集包含1000个数据块，数据以Parquet格式存储。视频文件采用av1编码，分辨率为480x640，帧率为30fps。数据特征包括机器人关节位置、相机图像等信息。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: place_on_blue_cock
• 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

• 配置名称: default
• 数据文件格式: Parquet 文件
• 数据文件路径模式: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径模式: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 数据分块大小: 1000 帧
• 数据文件总大小: 100 MB
• 视频文件总大小: 200 MB

数据集规模

• 总任务数: 1
• 总情节数: 100
• 总帧数: 44121
• 帧率: 30 FPS
• 数据划分: 训练集 (0:100)

特征字段

• action: 浮点32数组，形状为[6]，表示机械臂的6个关节位置。
• observation.state: 浮点32数组，形状为[6]，表示机械臂的6个关节位置观测。
• observation.images.camera1: 视频数据，形状为[480, 640, 3]，表示高度480像素、宽度640像素、3通道的RGB图像。
• timestamp: 浮点32数组，形状为[1]，表示时间戳。
• frame_index: 整型64数组，形状为[1]，表示帧索引。
• episode_index: 整型64数组，形状为[1]，表示情节索引。
• index: 整型64数组，形状为[1]，表示索引。
• task_index: 整型64数组，形状为[1]，表示任务索引。

视频信息

• 视频编码: AV1
• 像素格式: yuv420p
• 是否为深度图: 否
• 是否包含音频: 否

机器人信息

• 机器人类型: so101_follower
• 代码库版本: v3.0

引用信息

• 论文: 未提供
• 主页: 未提供
• BibTeX引用: 未提供

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，高质量的数据集对于算法训练与评估至关重要。place_on_blue_cock数据集依托LeRobot平台构建，通过so101_follower型机器人执行单一任务，采集了100个完整的情节序列，共计44121帧数据。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块包含1000帧，同时配有同步录制的视频文件，帧率为30fps，确保了时序信息与视觉观测的精确对齐。

使用方法

对于研究者而言，该数据集可直接用于机器人模仿学习或强化学习算法的开发。数据以标准化的Parquet格式组织，可通过HuggingFace数据集库便捷加载。训练集涵盖了全部100个情节，用户可依据帧索引或情节索引进行数据切片，提取对应的状态-动作对及视觉观测序列。视频文件与传感器数据路径在元信息中明确指定，便于进行多模态模型的联合训练与可视化分析。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，高质量的真实世界交互数据集对于推动模仿学习与强化学习算法的进步至关重要。place_on_blue_cock数据集由LeRobot项目团队构建，旨在为机器人操作任务提供丰富的多模态演示数据。该数据集聚焦于具体的物体放置任务，通过集成机械臂的关节状态、视觉感知与时间序列信息，为研究者探索端到端的策略学习提供了实证基础。尽管其创建时间与核心论文信息尚未公开，但依托于开源机器人框架LeRobot，该数据集体现了社区在降低机器人学习门槛、促进算法可复现性方面的持续努力，对机器人灵巧操作研究具有积极的推动作用。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人模仿学习中从视觉观察到连续动作映射的核心挑战，尤其在复杂动态环境下的泛化能力与精度要求方面存在显著困难。构建过程中的挑战主要体现在多模态数据的高效同步与对齐，需确保关节状态、高帧率视频流与时间戳的精确匹配；同时，大规模真实机器人数据的采集成本高昂，涉及硬件稳定性、场景一致性与数据安全存储等多重工程难题。此外，数据标注与质量控制的自动化流程尚未完善，如何从原始传感器流中提取鲁棒且任务相关的特征表示，仍是当前亟待突破的技术瓶颈。

常用场景

经典使用场景

在机器人学领域，place_on_blue_cock数据集为机械臂操作任务提供了丰富的示范数据。该数据集通过LeRobot平台采集，包含100个完整的情节，覆盖了机械臂在三维空间中的关节位置控制与视觉感知信息。其经典使用场景聚焦于模仿学习与强化学习算法的训练，研究者可利用数据集中的动作序列和相机图像，构建端到端的控制策略，使机器人能够学习将物体精准放置于指定位置的技能。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人操作中样本效率低下与泛化能力不足的学术难题。通过提供大规模、多模态的示范数据，它支持了离线强化学习与行为克隆方法的研究，降低了在真实环境中收集数据的成本与风险。其意义在于推动了数据驱动机器人控制的发展，为复杂操作任务的策略学习提供了可重复的基准，促进了跨任务知识迁移与模拟到真实转移的研究进展。

实际应用

在实际应用中，place_on_blue_cock数据集可服务于工业自动化与家庭服务机器人场景。例如，在装配线上，基于该数据训练的模型能够指导机械臂完成精细的零件放置任务；在仓储物流中，机器人可借鉴数据中的抓取与放置策略，实现物品的自动分拣与堆叠。这些应用提升了生产效率和操作安全性，为智能机器人系统的部署提供了可靠的数据支撑。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，place_on_blue_cock数据集作为LeRobot项目的一部分，聚焦于机械臂操作任务的示范数据收集。该数据集整合了关节位置状态与视觉观测信息，为模仿学习与强化学习算法提供了多模态训练基础。当前研究前沿集中于利用此类真实世界交互数据，探索端到端策略泛化能力，以应对动态环境中的物体放置任务。随着具身智能热潮兴起，该数据集支持了机器人技能迁移与少样本学习的研究，推动了家庭服务机器人自主操作能力的实际进展，具有重要的工程应用价值。