jinkami07/so101_pick_blue_tape_ep07

---
license: apache-2.0
task_categories:
- robotics
tags:
- LeRobot
configs:
- config_name: default
data_files: data/*/*.parquet
---

This dataset was created using [LeRobot](https://github.com/huggingface/lerobot).

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</a>

## Dataset Description

- **Homepage:** [More Information Needed]
- **Paper:** [More Information Needed]
- **License:** apache-2.0

## Dataset Structure

[meta/info.json](meta/info.json):
```json
{
"codebase_version": "v3.0",
"robot_type": "so_follower",
"total_episodes": 1,
"total_frames": 300,
"total_tasks": 1,
"chunks_size": 1000,
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},
"data_path": "data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet",
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"features": {
"action": {
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"gripper.pos"
],
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6
]
},
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"dtype": "float32",
"names": [
"shoulder_pan.pos",
"shoulder_lift.pos",
"elbow_flex.pos",
"wrist_flex.pos",
"wrist_roll.pos",
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],
"shape": [
6
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}
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}
```

## Citation

**BibTeX:**

```bibtex
[More Information Needed]
```

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务领域，so101_pick_blue_tape_ep07数据集依托LeRobot平台构建而成，其核心在于记录单次完整操作过程。该数据集通过结构化数据采集方式，将机器人执行拾取蓝色胶带任务时的连续动作与观测信息序列化存储，包含300帧以30fps采样的时序数据，并以Parquet格式分块组织，确保数据的高效存取与完整性。构建过程中，系统同步捕获了机器人关节状态、末端执行器图像及时间戳等多模态信息，为后续分析提供了精细的时序对齐基础。

使用方法

使用该数据集时，研究人员可通过LeRobot提供的可视化工具直观浏览数据序列，或直接加载Parquet文件进行程序化处理。数据集适用于机器人模仿学习、策略训练与行为分析等任务，用户可依据帧索引提取对应的关节状态、动作指令及视觉观测，构建状态-动作对用于模型训练。由于数据已按时间顺序对齐，并包含完整的元信息描述，开发者能够便捷地将其集成至现有机器学习流程中，用于训练端到端的机器人控制模型或进行多模态感知分析。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，模仿学习与强化学习的研究日益深入，旨在使机器人能够通过观察与交互掌握复杂的操作技能。so101_pick_blue_tape_ep07数据集应运而生，它由LeRobot项目团队创建，专注于记录机械臂执行拾取蓝色胶带这一精细操作任务的过程。该数据集通过整合高维度的关节状态、动作指令以及腕部摄像头采集的视觉图像，为研究者提供了丰富的多模态交互数据，用以训练和评估机器人策略模型，推动具身智能在现实场景中的应用发展。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人操作任务中的模仿学习与策略泛化挑战，其核心在于如何从有限的演示数据中提炼出鲁棒且可迁移的控制策略。在构建过程中，面临多模态数据的高效同步与对齐难题，需确保关节状态、动作序列与视觉帧在时间维度上精确匹配。此外，数据采集涉及复杂的硬件集成与校准，以及处理高分辨率视频流带来的存储与计算负担，这些因素共同构成了数据集构建的技术壁垒。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，so101_pick_blue_tape_ep07数据集为模仿学习与强化学习算法提供了宝贵的实验基础。该数据集记录了机械臂执行拾取蓝色胶带任务的完整轨迹，包含关节位置、视觉观察与时间戳等多模态数据。研究者可利用这些数据训练端到端的策略模型，使机器人通过观察人类演示或自主探索，学习复杂的抓取与操作技能。数据集的高帧率视频与精确的动作标注，为算法在动态环境中的泛化能力评估提供了标准基准。

解决学术问题

该数据集有效应对了机器人操作任务中样本效率低下与仿真到现实迁移困难的学术挑战。通过提供真实世界采集的多模态交互数据，它支持研究者开发无需大量试错的离线强化学习方法，并促进视觉-动作映射模型的稳健性研究。数据集的结构化特征有助于探索跨任务的知识迁移，以及如何在有限演示下实现精细操作，从而推动机器人自主技能学习理论的发展。

实际应用

在实际场景中，该数据集可直接应用于工业自动化与家庭服务机器人的技能编程。例如，在电子装配线上，机器人可借鉴数据集中拾取细小物体的动作序列，实现精准的零件抓取与贴装。同时，数据集中的视觉反馈为机器人适应光照变化与物体位置偏移提供了参考，增强了其在非结构化环境中的操作可靠性，为柔性制造与个性化服务提供了技术支撑。

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_blue_tape_ep07数据集作为LeRobot项目的一部分，聚焦于视觉-动作联合建模的前沿探索。该数据集通过记录机械臂执行拾取蓝色胶带任务的完整轨迹，包含关节位置状态与腕部摄像头图像序列，为模仿学习与强化学习算法提供了高质量的多模态交互数据。当前研究热点集中于利用此类数据训练端到端的策略网络，以提升机器人在非结构化环境中的泛化能力与操作精度。随着具身智能的兴起，该数据集在推动机器人自主执行精细操作任务方面具有重要价值，为学术界和工业界开发更智能、适应性更强的机器人系统奠定了数据基础。