HyeonseokE/SO101-Teleop-Open_drawer_40epi

该数据集是一个用于机器人控制的开源数据集，专门针对打开抽屉的任务。它包含40个训练episodes，总计9364帧数据，使用SO_follower机器人类型。数据集提供了丰富的特征，包括动作（6个关节位置：肩部平移、肩部升降、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置）、观测状态（相同的6个关节位置），以及来自两个摄像头的图像观测：左腕摄像头和顶部摄像头，每个图像分辨率为480x640，3通道RGB，帧率为30fps。数据以Parquet文件格式存储，并包含时间戳、帧索引、episode索引等元信息。该数据集适用于机器人学习、强化学习或模仿学习的研究，特别是针对机械臂操作任务。This dataset is an open-source dataset for robotics control, specifically focused on the task of opening a drawer. It contains 40 training episodes, totaling 9364 frames, and uses the SO_follower robot type. The dataset provides rich features, including actions (6 joint positions: shoulder pan, shoulder lift, elbow flex, wrist flex, wrist roll, and gripper position), observation states (the same 6 joint positions), and image observations from two camera views: left wrist camera and top camera, each with a resolution of 480x640, 3-channel RGB, and a frame rate of 30fps. The data is stored in Parquet file format and includes metadata such as timestamps, frame indices, and episode indices. This dataset is suitable for research in robotics learning, reinforcement learning, or imitation learning, particularly for robotic arm manipulation tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于LeRobot框架构建，专注于机器人遥操作任务，具体为控制SO101型机器人完成打开抽屉的单一操作。数据采集通过40个完整的操作回放片段构成，总帧数达9364帧，采样频率为30帧每秒。每个片段记录了机器人的六维关节状态（包括肩部、肘部、腕部及夹爪位置）作为观测与动作空间，并同步采集了左腕与顶部两个视角的640×480像素视频流，编码格式为H.264。数据以Parquet格式存储，视频分块存入MP4文件，便于高效加载与处理。

特点

数据集的显著特点在于其结构化与多模态融合。动作与状态空间均采用六维浮点数向量表示，涵盖肩关节旋转、肘关节弯曲等关键自由度，确保机器人运动控制的高精度。视觉信息包含两个同步摄像头的RGB图像，为模仿学习提供丰富的环境感知数据。此外，数据集内含时间戳、帧索引、片段索引等元数据，便于轨迹对齐与序列化分析。40个训练集片段经过标准化编码，数据与视频文件总计约300MB，兼具规模适中与内容完整性。

使用方法

数据集可通过LeRobot工具链便捷加载与可视化。用户可直接利用HuggingFace数据集页面提供的可视化接口（Visualize This Dataset）预览样本内容。在代码环境中，建议使用LeRobot的Dataset类或PyTorch DataLoader进行批量加载，通过指定config_name为'default'自动读取Parquet文件与视频片段。数据格式支持直接获取动作向量、状态向量及多视角图像帧，适合用于训练行为克隆、逆强化学习等机器人模仿学习模型。初始时需确保依赖库安装完整，并注意视频解码对FFmpeg的底层需求。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，遥操作数据集是驱动模仿学习与技能泛化算法发展的关键资源。SO101-Teleop-Open_drawer_40epi数据集由HyeonseokE等人基于LeRobot框架创建，专注于机器人开门抽屉这一精细操作任务。该数据集通过40个演示轨迹、共计9364帧的高频（30FPS）多视角视觉与6维关节状态信息，为研究机械臂在结构化环境中的精准操控行为提供了标准化基准。凭借Apache-2.0许可的开放性与LeRobot生态的兼容性，该数据集为机器人操作技能的零样本泛化、因果推理及人机协作研究注入了新动力，尤其弥补了单一任务场景下高质量遥操作数据稀缺的短板。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于机械臂对非刚性物体（如抽屉）的交互操作，这要求模型同时理解视觉感知、力反馈隐式表达与连续动作轨迹之间的复杂映射关系。构建过程中面临的主要挑战包括：遥操作演示的保真度控制——需确保人类操作者的运动意图被精准映射至6自由度机械臂；多模态数据的高时间同步性——视觉流（480×640 RGB）、关节状态与动作序列需在30FPS下完美对齐；以及小样本学习场景下的泛化难题——仅40个演示轨迹难以覆盖抽屉开启角度、速度及外力干扰等变量，易导致模型过拟合至特定初始条件。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，SO101-Teleop-Open_drawer_40epi数据集专为机械臂的遥操作与模仿学习设计。该数据集包含40个演示片段，共计9364帧，记录了机械臂执行开抽屉这一精细操作的全过程。每个片段同步采集了六自由度关节状态与来自左腕和顶部两个视角的高清视频流，为研究机器人从人类演示中学习灵巧操作提供了标准化基准。研究者常利用该数据集的闭环状态-动作对序列，结合行为克隆或隐式策略等算法，训练机械臂复现精准的开抽屉动作，尤其适用于验证策略在有限演示样本下的泛化能力。

实际应用

在实际应用中，该数据集为家庭服务机器人执行柜门与抽屉开启等日常家务操作提供了训练基础。基于此数据集训练的策略，可用于远程医疗场景中机器人协助操作橱柜，或工业仓库中机器人自主完成货柜存取任务。数据集中的多视角视觉记录，支持开发者在虚实环境中进行迁移学习，加速机器人从仿真到真实世界的部署进程。其Apache-2.0许可更降低了商业应用的准入门槛，便于企业在服务机器人和工业自动化领域快速集成现成策略。

衍生相关工作

该数据集的诞生催生了多个方向的经典工作。在算法层面，研究者基于其数据格式发展了适用于遥操作微调的条件变分自编码器策略，以及融合视觉与状态信息的注意力机制模型。在数据集生态方面，它作为LeRobot开源社区的重要组成部分，启发了SO101系列其他操作数据集的构建，如SO101-Teleop-Close_drawer与SO101-Teleop-Pick_place等。这些衍生数据集共同构成了面向机械臂精细操作的标准化测试套件，持续推动着机器人模仿学习领域的复现性与可对比性研究。