place_1p5ml_tube_in_tray

这是一个使用LeRobot创建的数据集，包含机器人操作的相关数据。数据集共有5个剧集，1924帧，1个任务，10个视频和1个数据块，每个数据块大小为1000。数据集分为训练集，没有提供测试集。数据包括动作、状态、右侧图像、俯视图像、时间戳、帧索引、剧集索引、索引和任务索引等特征。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: place_1p5ml_tube_in_tray
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (robotics)
• 标签: LeRobot
• 创建工具: LeRobot

数据集结构

• 数据文件格式: Parquet
• 配置名称: default
• 数据文件路径: data/*/*.parquet

元数据信息

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: so101_follower
• 总集数: 5
• 总帧数: 1924
• 总任务数: 1
• 总视频数: 10
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 30 fps
• 训练集划分: 0:5

数据特征

• 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
• 右侧图像观测 (observation.images.right):
  • 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30fps, 3通道, 无音频
• 俯视图像观测 (observation.images.overhead):
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 视频信息: 同右侧图像观测
• 其他特征:
  • timestamp (float32, [1])
  • frame_index (int64, [1])
  • episode_index (int64, [1])
  • index (int64, [1])
  • task_index (int64, [1])

数据存储路径

• 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

引用信息

• BibTeX: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于LeRobot平台构建，专注于机器人操作任务中的精确动作控制。数据采集过程中采用了so101_follower型机器人，通过多视角视频记录和关节位置传感器同步捕获操作场景。数据集包含5个完整操作序列，共计1924帧30fps的高清视频数据，并以Parquet格式存储动作指令与观测状态，确保数据的高效存取与处理。

特点

数据集的核心价值体现在其多维度的机器人操作数据表征。不仅包含6自由度机械臂的关节位置信息，还整合了右侧视角和俯视视角的双目视频流。视频数据采用AV1编码，分辨率达640x480，精确记录操作过程中的空间关系。每个数据帧均附带时间戳和任务索引，为时序分析和任务分割研究提供结构化支持。

使用方法

研究者可通过解析Parquet文件获取机器人状态与动作的对应关系，视频数据存储在独立路径便于可视化分析。数据集默认划分为训练集，包含全部5个操作序列。建议使用LeRobot配套工具链进行数据加载，特别适合机械臂控制算法验证、视觉-动作联合建模等研究场景。视频解码需兼容AV1格式的库支持。

背景与挑战

背景概述

place_1p5ml_tube_in_tray数据集是由LeRobot团队开发的机器人操作数据集，专注于机械臂精细操作任务的建模与学习。该数据集记录了机械臂执行试管放入托盘这一精密操作过程中的多模态数据，包括关节位置状态、视觉观测和时间序列信息。作为机器人学习领域的重要资源，它为研究机械臂在受限空间内的物体操控、手眼协调等核心问题提供了真实场景下的基准数据。数据集采用Apache 2.0开源协议，包含5个完整操作序列和1924帧多视角视频数据，采样频率达到30Hz，能够支持机器人模仿学习、强化学习等算法的训练与验证。

当前挑战

该数据集针对机器人精细操作任务面临三大核心挑战：机械臂在受限空间内的运动规划需要克服高维状态空间的维度灾难问题；多模态传感器数据的时空对齐要求精确的时间同步和坐标标定；试管与托盘的精确定位涉及毫米级操作精度。在构建过程中，研究团队需要解决操作轨迹多样性不足的问题，通过设计不同初始条件来增强数据覆盖度；视觉数据采集面临光照变化和遮挡干扰，需部署多视角摄像头系统；动作标注的准确性依赖高精度运动捕捉设备，增加了数据采集的复杂度。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作任务的研究中，place_1p5ml_tube_in_tray数据集被广泛应用于机械臂精确抓取与放置任务的算法开发。该数据集通过记录六自由度机械臂在托盘内放置1.5毫升试管的完整操作过程，包含关节位置、末端执行器状态以及多视角视觉信息，为模仿学习和强化学习算法提供了丰富的训练素材。研究人员可利用该数据集验证机械臂在受限空间内完成精细操作的能力。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的研究主要集中三个方面：多模态表征学习框架优化了视觉-动作关联建模，时序动作预测网络提高了长程操作的连贯性，模仿学习与强化学习的混合方法显著提升了样本效率。部分工作进一步扩展了数据集规模，增加了力觉反馈等新模态，推动了机器人操作任务的benchmark体系建设。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作任务领域，place_1p5ml_tube_in_tray数据集以其多模态观测和精细动作记录为特色，正成为模仿学习与强化学习算法验证的热点资源。该数据集通过整合机械臂关节状态、多视角视觉输入及时间序列信息，为研究端到端策略泛化能力提供了理想实验平台。近期研究聚焦于如何利用其高维度时空特征提升小样本条件下的操作精度，特别是在医疗器材分装等对安全性要求严苛的场景中。随着LeRobot生态的完善，该数据集在跨模态表征学习与仿真到现实迁移的研究中展现出独特价值，为机器人自适应抓取和精密装配任务设立了新的基准。