Florent-dn/record-pickplace

---
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).

## 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": 50,
"total_frames": 27046,
"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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"names": [
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"wrist_roll.pos",
"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",
"gripper.pos"
],
"shape": [
6
]
},
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3
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],
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3
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],
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"video.codec": "av1",
"video.pix_fmt": "yuv420p",
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1
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"dtype": "int64",
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1
],
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}
}
}
```

## Citation

**BibTeX:**

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

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，record-pickplace数据集依托LeRobot平台构建，专注于拾取与放置任务的演示数据采集。该数据集通过实际机器人执行任务的过程进行录制，涵盖了50个完整的情节，总计27046帧数据，并以30帧每秒的速率保存。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块包含1000帧，确保了高效的数据管理与访问。同时，数据集配套了腕部与上下文视角的双路视频，采用AV1编码格式，为视觉感知研究提供了丰富的多模态信息。

特点

该数据集的核心特征在于其多模态数据的深度融合，不仅包含六自由度机械臂的关节位置状态与动作指令，还整合了双路高清视频流。腕部摄像头与上下文摄像头分别以480x640分辨率捕捉操作细节与环境全景，形成互补的视觉观测。数据结构设计严谨，每个数据点均附带时间戳、帧索引及情节索引，便于时序分析与任务分割。数据集专注于单一拾放任务，数据集中度高，为模仿学习与强化学习算法提供了高质量、结构化的训练资源。

使用方法

使用该数据集时，研究者可通过LeRobot框架或兼容的数据加载工具直接读取Parquet格式文件。数据按情节与帧索引组织，支持按需提取特定时间段或任务片段。对于视觉信息，视频文件与状态数据通过关键字段关联，便于实现端到端的策略学习。在模型训练中，可利用关节状态与动作数据构建状态-动作对，同时结合视频帧进行视觉特征提取，以训练感知-决策一体化模型。数据集适用于机器人模仿学习、行为克隆及视觉伺服控制等研究方向。

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发展亟需高质量、大规模的真实世界交互数据作为支撑。record-pickplace数据集应运而生，它由LeRobot项目团队创建，旨在为机器人抓取与放置任务提供丰富的多模态演示数据。该数据集专注于记录机械臂在特定任务中的关节状态、视觉观察与动作序列，其核心研究问题在于如何通过真实环境下的交互数据，提升机器人对复杂操作任务的泛化能力与执行精度。尽管其具体创建时间与主要研究人员信息尚未公开，但作为开源机器人学习生态系统的一部分，该数据集有望推动机器人技能学习从仿真环境向真实场景的过渡，为相关算法的训练与验证提供宝贵资源。

当前挑战

该数据集旨在解决机器人操作任务中，特别是抓取与放置这一经典问题所面临的挑战，即如何让机器人从高维视觉与状态观测中学习到鲁棒且精确的控制策略。其构建过程同样面临诸多困难，包括在真实物理系统中采集大规模、连续且同步的多模态数据（如关节角度、腕部及环境视角视频）所涉及的技术复杂性，确保数据在时间上对齐与一致性的工程挑战，以及处理高维度视频数据带来的存储与计算开销。此外，如何设计数据采集流程以覆盖任务执行中的足够多样性，避免过拟合于特定场景或对象，也是构建此类数据集时需要克服的关键障碍。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，record-pickplace数据集为机械臂抓取与放置任务提供了丰富的多模态交互数据。该数据集通过记录机械臂关节状态、末端执行器动作以及视觉观测信息，构建了一个涵盖50个完整操作序列的仿真环境。研究人员能够利用这些数据训练强化学习或模仿学习模型，模拟机械臂在复杂场景下的自主决策过程，从而优化抓取策略的精确性与鲁棒性。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典研究包括基于深度强化学习的抓取策略生成、多视角视觉特征融合的模仿学习框架以及跨模态表示对齐方法。这些工作拓展了机器人操作在样本效率提升、零样本泛化以及安全约束集成等方面的技术边界，并催生了如LeRobot等开源工具链的持续演进，形成了从数据采集到策略部署的完整研究生态。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，record-pickplace数据集作为LeRobot项目的重要组成部分，正推动着模仿学习与视觉运动控制的前沿探索。该数据集整合了多视角视觉观测与关节状态信息，为研究端到端策略学习提供了丰富资源。当前热点聚焦于利用此类大规模真实世界交互数据，训练能够泛化至多样化抓取放置任务的通用机器人模型，这直接呼应了行业对灵活、自适应自动化系统的迫切需求。其影响深远，不仅加速了数据驱动机器人技术的实证研究，也为开源社区构建标准化基准贡献了力量，预示着机器人学习向更高效、更鲁棒的方向演进。