daikimay98/so101_pickplace_20260529_161213

该数据集是一个机器人操作数据集，专门用于拾放任务。它使用LeRobot工具创建，包含50个训练集，总计18448帧数据。数据集记录了SO101机器人（或类似型号）在拾放操作过程中的状态和动作信息。特征包括：动作数据（6个关节位置：肩部平移、肩部提升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置），观测数据（相同关节位置的状态），以及来自前摄像头和腕部摄像头的视频观测（分辨率480x640，30fps）。此外，还包含时间戳、帧索引、集索引等元数据。数据以Parquet格式存储，视频以MP4格式编码，总数据大小约300MB。数据集适用于机器人控制、强化学习或计算机视觉研究。This dataset is a robotics manipulation dataset specifically designed for pick-and-place tasks. It was created using the LeRobot tool and contains 50 training episodes with a total of 18,448 frames. The dataset records state and action information from an SO101 robot (or similar model) during pick-and-place operations. Features include: action data (6 joint positions: shoulder pan, shoulder lift, elbow flex, wrist flex, wrist roll, and gripper position), observation data (state of the same joint positions), and video observations from front and wrist cameras (resolution 480x640, 30fps). Additionally, it includes metadata such as timestamps, frame indices, and episode indices. Data is stored in Parquet format, videos are encoded in MP4, with a total size of approximately 300MB. The dataset is suitable for robotics control, reinforcement learning, or computer vision research.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集是基于LeRobot框架构建的机器人操作数据集，专为模仿学习与机器人操控任务设计。数据采集以so_follower型机械臂为核心，通过远程遥操作或预设程序引导机器人执行“拾取与放置”任务。每个动作均记录机械臂的六维关节状态，包括肩部、肘部、腕部及夹爪的位姿信息。数据以30帧每秒的速率同步采集，并从前置和腕部两个视角获取高清视频流，分辨率为640×480像素，采用AV1编码压缩以平衡质量与存储需求。所有时间序列与视觉信息被结构化存储为Parquet格式，共计50个操作片段，涵盖18448个时序帧。

使用方法

使用该数据集时，用户可通过LeRobot工具链直接加载预处理后的Parquet文件与编码视频。推荐调用Hugging Face平台的预览接口进行可视化浏览，辅助数据质量评估。在模型训练中，可将六维动作向量作为回归目标，联合双视角图像输入，构建端到端的模仿学习框架。数据集按50个片段整体划分为训练集，支持批处理采样与序列重构。由于视频采用AV1压缩，需安装PyAV后端配合解码，确保帧级数据流的稳定读取。研究者还可借助Meta信息中的`task_index`字段实现单任务多示范数据的快速筛选与索引。

背景与挑战

背景概述

该数据集由研究员daikimay98于2025年5月29日创建，利用LeRobot框架采集，聚焦于机器人抓取与放置（pick-and-place）操作任务。数据集包含50个演示片段，总计18448帧，采用SO-100系列机械臂（so_follower）作为执行平台，记录肩部、肘部、腕部及夹爪的六维关节状态与动作，并同步采集前视与腕部两个视角的RGB视频（640×480分辨率，30 FPS）。此类精细化的机器人操作行为数据，为模仿学习与行为克隆算法提供了关键的训练基准，有助于推动机器人从示范中学习精细操控技能的研究。

当前挑战

该数据集主要解决了机器人领域中的精细操作学习问题，特别是从人类演示中高效获取和泛化抓取-放置技能。构建过程中面临的挑战包括：一、多模态数据的同步采集与对齐，需确保30 FPS的关节状态、动作指令与双视角视频帧在时间维度上精确匹配；二、数据规模有限，仅含50个演示片段，对模型从有限样本中提取鲁棒策略提出了高要求；三、机械臂的物理重复性与环境变量控制，如何在保证数据一致性的同时避免过拟合至特定初始条件，是后续模型泛化能力的关键瓶颈。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习与操控领域，拾取与放置（Pick and Place）是基础且至关重要的操作技能。数据集so101_pickplace_20260529_161213基于SO-101系列机械臂，通过LeRobot框架采集了50个演示片段，共计超过1.8万帧的连续运动数据。该数据集的核心应用场景在于训练机器人模仿学习模型，特别是利用行为克隆或逆向强化学习算法，使机械臂学习如何从初始位置抓取目标物体并将其平稳放置在指定位置。数据中包含六自由度关节姿态动作序列、前视与腕部双视角视觉流，为构建端到端的视觉-运动控制策略提供了理想的训练素材。研究者可借此开发通用性的抓取技能，使得机器人能够在复杂环境中适应不同物体的几何特征与摆放姿态，从而提升其在非结构化场景中的操作鲁棒性。

解决学术问题

该数据集的发布有效回应了机器人操作学习中两大核心难题：一是高精度轨迹复现中的状态空间对齐问题，二是多模态感知（关节状态与视觉观测）融合的困难。通过提供同步采集的关节角度与多视角视频流，该数据集为探索状态表征学习与视觉伺服控制的联合建模创造了条件。学术上，它使得研究者能够系统比较不同策略（如基于模型的预测控制与无模型的模仿学习）在精密抓取任务上的性能差异。更重要的是，该数据集填补了小样本演示数据在轻量级串联机械臂上的空白，推动了关于如何在有限演示下通过数据增强、因果推理或元学习提升泛化能力的理论探索，为构建通用机器人操作模型奠定了实验基础。

实际应用

在实际工业与生活场景中，so101_pickplace_20260529_161213数据集支撑的模型可无缝部署于精密装配、仓储分拣、医疗辅助操作等自动化领域。例如，在电子元件装配线上，机械臂需从传送带抓取微小零件并插入指定槽位，该数据集训练的策略能有效应对零件位置偏差与光照变化。在家庭服务机器人场景中，基于此数据集的模型可完成如拾取餐具、整理书桌等日常任务，适配不同平面高度与物体形状。此外，该数据集的开源特性与Apache-2.0许可降低了企业研发门槛，中小型企业可借助该数据集快速验证其机械臂控制算法的可行性，加速从实验室原型到商业产品的转化进程，推动柔性制造与人机协作技术在实际环境中的落地。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，so101_pickplace_20260529_161213数据集聚焦于基于视觉的机械臂抓取与放置任务，依托开源平台LeRobot构建，涵盖了50个示范回合与近2万帧的高频动作轨迹。其核心特色在于集成了前视与腕部双摄像头视频流，搭配6自由度关节状态与动作记录，为模仿学习、行为克隆及端到端策略迁移提供了高质量的多模态训练样本。当前，该数据集正助力推动人形机器人精细操作与零样本泛化的前沿探索，结合视觉语言模型进行任务理解与技能复用，成为连接仿真训练与现实部署的重要桥梁，对加速通用操作智能体的研发具有关键支撑作用。