pick_and_place_chess

该数据集是一个与机器人学任务相关的数据集，包含100个模拟的机器人臂（simulated_so_arm_100）的100个视频片段，总共有27687帧。数据集分为92个任务，每个任务包含多个片段，每个片段包含1000帧。数据集的结构包括观察图像、状态、动作、是否成功、奖励、时间戳、帧索引、集索引和任务索引等特征。所有数据以Parquet文件格式存储，视频文件格式为MP4，编码为av1。该数据集遵循Apache-2.0许可。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: pick_and_place_chess
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (robotics)
• 标签: LeRobot

数据集描述

• 创建工具: 使用 LeRobot 创建
• 主页: 未提供
• 论文: 未提供

数据集结构

• 配置名称: default
• 数据文件: data//.parquet
• 元数据文件: meta/info.json

元数据详情

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: simulated_so_arm_100
• 总集数: 100
• 总帧数: 27687
• 总任务数: 92
• 总视频数: 100
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 30 fps
• 数据分割:
  • 训练集: 0:100

数据路径

• 数据路径: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征

• observation.image:
  • 数据类型: video
  • 形状: [3, 512, 512]
  • 视频信息:
    • 高度: 512
    • 宽度: 512
    • 编解码器: av1
    • 像素格式: yuv420p
    • 是否为深度图: false
    • 帧率: 30
    • 通道数: 3
    • 是否有音频: false
• observation.state:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
• action:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
• next.success:
  • 数据类型: bool
  • 形状: [1]
• next.reward:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
• timestamp:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
• frame_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• episode_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• task_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]

引用

• BibTeX: 未提供

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，pick_and_place_chess数据集通过LeRobot平台精心构建，采用高保真模拟环境生成。数据集包含100个完整任务片段，共计27687帧数据，以30fps的帧率记录。每帧数据采用512×512分辨率的RGB视频流，配合6维浮点型机械臂状态向量和动作向量，通过Apache-2.0协议开源。数据存储采用分块式Parquet格式，按照任务片段划分存储单元，确保数据访问效率。

特点

该数据集最显著的特征在于其多模态数据结构设计，将视觉观测、机械臂状态与动作指令有机整合。三维张量存储的RGB图像通道与六自由度机械臂控制参数形成时空对齐，配合每帧的成功标志和奖励信号，为模仿学习与强化学习算法提供完整闭环。数据标注体系包含任务索引、时间戳等元信息，支持复杂任务的分析与建模。

使用方法

使用者可通过解析Parquet文件获取结构化数据流，视频数据与状态参数通过统一的时间戳实现帧同步。建议采用分块加载策略处理大规模数据，利用episode_index实现任务级数据检索。数据集中预设的训练集划分可直接用于模型训练，而高分辨率视频流适合计算机视觉与机器人控制的联合建模。注意检查数据加载时的维度一致性，确保观测空间与动作空间的正确对应。

背景与挑战

背景概述

pick_and_place_chess数据集由LeRobot团队创建，专注于机器人操作任务的研究。该数据集模拟了机械臂在棋盘上进行拾取和放置操作的任务场景，旨在为机器人学习提供高质量的示范数据。数据集包含100个完整的情节，共计27687帧图像，涵盖了92种不同的任务类型。通过高分辨率的视觉观察和精确的状态记录，该数据集为机器人强化学习和模仿学习算法的开发提供了重要支持。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要包括两个方面：在领域问题方面，机器人拾取和放置任务需要精确的空间感知和动作控制，尤其是在棋盘这种复杂且规则排列的环境中，机械臂的路径规划和抓取策略具有较高的难度。在构建过程中，数据采集的同步性和一致性是关键挑战，确保高分辨率视频与机械臂状态数据的精确对齐，同时处理大规模数据的存储和高效访问，都对数据集的质量和可用性提出了严格要求。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，pick_and_place_chess数据集为研究机械臂的精确抓取和放置任务提供了丰富的实验数据。该数据集通过模拟环境中的国际象棋棋子操作任务，记录了机械臂的运动轨迹、状态观测及任务完成情况，为算法开发与性能评估提供了标准化的测试平台。

实际应用

在工业自动化场景中，该数据集可直接迁移至物流分拣、精密装配等实际任务。其记录的六自由度机械臂控制参数与视觉反馈数据，为真实世界中的物体抓取系统提供了可复用的训练样本，加速了从仿真到实际应用的过渡过程。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的研究已推动多项机器人学习领域的突破性进展。典型工作包括基于视觉-动作映射的端到端控制框架、多任务迁移学习策略，以及结合成功率的强化学习奖励函数设计，这些成果均发表在机器人顶会ICRA与IROS上。