pick_and_place_1129_v4

这是一个由LeRobot创建的数据集，包含机器人操作的相关数据。数据集共有30个剧集，共有8637帧，每个剧集包含一个任务。数据以Parquet文件格式存储，并伴有相应的视频文件。数据集的特征包括动作位置、观测状态、顶部图像、时间戳等，并提供了相应的数据类型和形状信息。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: pick_and_place_1129_v4
• 任务类别: 机器人技术
• 标签: LeRobot
• 许可证: Apache-2.0

数据集结构

• 总任务数: 1
• 总情节数: 30
• 总帧数: 8637
• 数据分块大小: 1000
• 帧率: 30 FPS
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 500 MB

数据格式

特征字段

• 动作 (action)

  • 数据类型: float32
  • 维度: [6]
  • 关节位置: 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
  • 维度: [6]
  • 关节位置: shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos

• 顶部图像观测 (observation.images.top)

  • 数据类型: 视频
  • 分辨率: 480×640×3
  • 视频编码: AV1
  • 像素格式: yuv420p
  • 非深度图
  • 无音频

• 索引字段

  • 时间戳 (timestamp): float32[1]
  • 帧索引 (frame_index): int64[1]
  • 情节索引 (episode_index): int64[1]
  • 索引 (index): int64[1]
  • 任务索引 (task_index): int64[1]

文件结构

• 数据文件路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

数据划分

• 训练集: 全部30个情节

技术信息

• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: so101_follower

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，pick_and_place_1129_v4数据集通过LeRobot平台系统采集了30个完整操作序列，涵盖8637帧时序数据。该数据集采用分块存储架构，以1000帧为单元将动作轨迹与视觉观测封装于Parquet格式文件中，同时配套保存了分辨率为640×480的顶部视角操作视频。数据采集基于so101_follower型机器人平台，以30Hz频率同步记录六自由度关节空间动作、末端执行器状态及环境图像，构建出结构化机器人交互数据库。

使用方法

研究者可通过HuggingFace数据管道直接加载该数据集，利用标准Parquet解析工具读取分块存储的轨迹数据。训练集包含全部30个操作回合，每个数据块包含动作指令、机器人状态、时间序列及顶部视角图像阵列。典型应用流程包括：从观测图像重建环境状态，提取关节空间特征，进而训练端到端操作策略。视频流与控制信号的严格对齐特性，使其特别适合模仿学习与强化学习算法的验证，开发者可基于帧索引实现多模态数据的精确同步调用。

背景与挑战

背景概述

机器人操作任务数据集作为强化学习与模仿学习研究的重要基础，近年来受到学术界与工业界的广泛关注。pick_and_place_1129_v4数据集由LeRobot研究团队构建，专注于机械臂抓取与放置任务的动态建模。该数据集通过六自由度机械臂的关节位置控制与多模态观测数据，记录了30个完整操作序列的时空演化过程，涵盖8637帧同步的姿态数据与视觉信息，为机器人动作规划与状态感知研究提供了高精度实验基准。

当前挑战

机器人操作任务面临动作空间连续性与环境交互复杂性的双重挑战，需解决高维观测数据到精确动作指令的映射问题。数据集构建过程中需克服多传感器时序同步、机械臂运动轨迹平滑性保障等工程难题，同时需确保视觉数据与关节状态数据在30Hz采样频率下的时空一致性。此外，操作任务的泛化能力要求数据集涵盖足够多样的物体抓取姿态与放置场景。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作任务研究中，pick_and_place_1129_v4数据集为机械臂抓取与放置行为提供了标准化的训练与验证平台。该数据集通过记录六自由度机械臂的关节位置、夹爪状态及顶部视角视觉信息，构建了完整的动作-观测序列，特别适用于模仿学习与强化学习算法的开发。研究者能够基于该数据集训练机器人执行精确的物体抓取、空间转移与目标放置等系列操作，为机器人自主操作能力的提升奠定数据基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人操作任务中动作规划与视觉感知协同优化的核心难题。通过提供同步记录的多模态数据流，包括关节运动轨迹与对应视觉场景，研究者能够深入分析动作序列与环境状态的动态关联。这为开发具有泛化能力的操作策略提供了实证基础，显著推进了机器人从示教学习到自主决策的范式转变，对突破传统编程方法的局限性具有重要理论价值。

实际应用

在工业自动化与物流分拣领域，该数据集支撑的算法模型可直接应用于智能仓储系统中的货物搬运流程。基于数据驱动的控制策略能够适应不同形状、材质的物体抓取需求，实现高效精准的物料转移。此外，在医疗辅助机器人领域，此类技术可延伸至手术器械传递、药品分装等精细化操作场景，有效提升作业安全性与操作一致性。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，pick_and_place_1129_v4数据集正推动前沿研究聚焦于多模态学习与强化学习的深度融合。该数据集整合了关节状态、视觉图像和时序信息，为开发端到端模仿学习模型提供了丰富基础。当前热点探索方向包括利用视觉-动作映射提升抓取任务的泛化能力，以及结合自监督方法从有限演示数据中提取可迁移策略。这些进展对工业自动化和服务机器人发展具有显著意义，有望解决复杂环境中物体操作的鲁棒性问题。