so101_pick_and_place_green_cube_black_box

这是一个关于机器人学的数据集，包含了一个名为LeRobot的机器人的操作数据。数据集共有110个剧集，69819帧，分为一个任务。每个剧集包含1000个数据块，数据文件大小为100MB，视频文件大小为500MB。数据集的帧率为30fps，仅包含训练集划分。数据集的特征包括机器人的动作位置、观察状态、手腕和顶部的视频图像等信息。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: msmandelbrot/so101_pick_and_place_green_cube_black_box
• 任务类别: 机器人技术
• 标签: LeRobot
• 许可证: Apache-2.0
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)

数据集规模

• 总任务数: 1
• 总回合数: 110
• 总帧数: 69819
• 数据切分: 训练集 (0:110)
• 帧率: 30 FPS

存储信息

• 数据文件格式: Parquet
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 500 MB
• 分块大小: 1000
• 代码库版本: v3.0

数据结构特征

动作特征

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

观测特征

• 状态观测:

  • 数据类型: float32
  • 维度: [6]
  • 关节名称与动作特征相同

• 图像观测:

  • 手腕摄像头:
    • 数据类型: 视频
    • 分辨率: 480×640×3
    • 编码格式: AV1
    • 像素格式: yuv420p
    • 非深度图
  • 上方摄像头:
    • 数据类型: 视频
    • 分辨率: 480×640×3
    • 编码格式: AV1
    • 像素格式: yuv420p
    • 非深度图

索引特征

• 时间戳: float32 [1]
• 帧索引: int64 [1]
• 回合索引: int64 [1]
• 数据索引: int64 [1]
• 任务索引: int64 [1]

机器人信息

• 机器人类型: so101_follower

文件路径格式

• 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

• 论文: 待补充
• 主页: 待补充
• BibTeX引用: 待补充

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务研究领域，so101_pick_and_place_green_cube_black_box数据集通过LeRobot平台系统采集了110个完整操作序列，累计包含69819帧数据。数据以分块存储的Parquet格式组织，每个数据块包含1000帧记录，同步保存了机器人关节状态与双视角视觉数据。该构建方式通过标准化数据管道确保了动作轨迹与视觉观测的时间对齐，为模仿学习研究提供了结构化数据支撑。

使用方法

研究者可通过加载标准Parquet数据文件快速访问机器人状态与视觉序列，利用预定义的数据切片机制按任务索引提取训练片段。数据集中动作空间与观测空间的明确映射关系支持端到端策略网络训练，视频流与关节轨迹的并行调用便于进行行为克隆算法验证。该结构化设计使得数据集可直接接入主流机器人学习框架进行离线强化学习或动态模型构建。

背景与挑战

背景概述

机器人操作任务数据集作为智能系统研发的重要基础资源，其构建工作通常由专业研究机构主导。so101_pick_and_place_green_cube_black_box数据集通过LeRobot平台构建，聚焦于机械臂执行物体抓取与放置这一经典操作任务。该数据集收录了110个完整操作序列，涵盖69819帧多模态数据，通过手腕与顶部双视角视频流配合六自由度关节状态记录，为机器人动作学习与视觉感知研究提供了结构化数据支撑。

当前挑战

在机器人操作任务领域，精确的物体定位与稳定抓取始终是核心难题，尤其当目标物体具有特定颜色与空间关系时。数据集构建过程中面临多传感器时序同步、机械臂轨迹平滑度控制等工程挑战，同时需确保视频数据与关节状态数据在时间维度上的严格对齐。此外，大规模操作数据的采集还需克服机械系统磨损、环境光照变化等现实因素对数据质量的影响。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，该数据集聚焦于拾取与放置任务，通过记录机械臂抓取绿色立方体并放置至黑色盒子的完整过程，为机器人学习提供了标准化的实验环境。其包含的110个完整操作序列与近七万帧多视角视觉数据，能够有效支撑机器人动作规划与视觉伺服控制算法的开发与验证。

解决学术问题

该数据集通过结构化存储关节位置、夹爪状态与同步视觉观测数据，解决了机器人模仿学习中动作表征与感知对齐的核心难题。其精确的时间戳与多模态数据流为研究端到端策略学习提供了坚实基础，显著推动了基于视觉的机器人操作技术在动态环境中的泛化能力研究。

实际应用

在工业自动化场景中，该数据集可直接应用于智能仓储分拣系统的算法优化。通过模拟真实物体抓取流程，能够训练机器人适应不同光照条件下的操作任务，为物流搬运、生产线装配等实际场景提供可靠的感知-动作协同解决方案。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作任务领域，so101_pick_and_place_green_cube_black_box数据集正推动多模态感知与动作规划的前沿探索。该数据集通过整合机械臂关节状态与双视角视觉信息，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的训练基础。当前研究聚焦于跨模态表征学习，旨在提升模型从视觉输入到动作输出的泛化能力，特别是在复杂环境下的物体抓取与放置任务中。随着开源机器人平台LeRobot的普及，此类数据集正成为推动具身智能发展的重要基石，为家庭服务与工业自动化场景中的灵巧操作奠定数据支撑。