bimanual_blue_block_handover_21

Hugging Face2025-11-19 更新2025-11-20 收录

下载链接：

https://huggingface.co/datasets/Mimic-Robotics/bimanual_blue_block_handover_21

下载链接

链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

这是一个关于机器人学的数据集，包含了20个剧集，总共18410帧，1个任务，60个视频和1个片段。每个片段包含1000帧，数据集的帧率为30fps。数据集被分割为训练集。数据集中的特征包括机器人的动作和状态，以及来自不同摄像头的图像信息，如右手腕、左手腕和RealSense顶部摄像头。此外，还包括时间戳、帧索引、剧集索引、索引和任务索引等信息。

创建时间：

2025-11-15

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

名称: bimanual_blue_block_handover_21
许可证: Apache-2.0
任务类别: 机器人技术
标签: LeRobot
创建工具: LeRobot

数据集规模

总任务数: 1
总片段数: 20
总帧数: 18410
总视频数: 60
数据块数: 1
数据块大小: 1000
帧率: 30 fps
代码库版本: v2.1
机器人类型: bi_so101_follower

数据划分

训练集: 0:20

数据结构

数据文件路径

数据文件: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
视频文件: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征描述

动作特征

名称: action
数据类型: float32
维度: [12]
关节位置:
- 左肩平移位置
- 左肩抬升位置
- 左肘弯曲位置
- 左腕弯曲位置
- 左腕旋转位置
- 左夹爪位置
- 右肩平移位置
- 右肩抬升位置
- 右肘弯曲位置
- 右腕弯曲位置
- 右腕旋转位置
- 右夹爪位置

状态观测

名称: observation.state
数据类型: float32
维度: [12]
关节位置:
- 左肩平移位置
- 左肩抬升位置
- 左肘弯曲位置
- 左腕弯曲位置
- 左腕旋转位置
- 左夹爪位置
- 右肩平移位置
- 右肩抬升位置
- 右肘弯曲位置
- 右腕弯曲位置
- 右腕旋转位置
- 右夹爪位置

图像观测

右手腕摄像头

名称: observation.images.wrist_right
数据类型: 视频
分辨率: 480×640×3
视频属性:
- 高度: 480
- 宽度: 640
- 编码格式: av1
- 像素格式: yuv420p
- 非深度图
- 帧率: 30 fps
- 通道数: 3
- 无音频

左手腕摄像头

名称: observation.images.wrist_left
数据类型: 视频
分辨率: 480×640×3
视频属性:
- 高度: 480
- 宽度: 640
- 编码格式: av1
- 像素格式: yuv420p
- 非深度图
- 帧率: 30 fps
- 通道数: 3
- 无音频

顶部RealSense摄像头

名称: observation.images.realsense_top
数据类型: 视频
分辨率: 480×640×3
视频属性:
- 高度: 480
- 宽度: 640
- 编码格式: av1
- 像素格式: yuv420p
- 非深度图
- 帧率: 30 fps
- 通道数: 3
- 无音频

索引特征

时间戳: float32, 维度[1]
帧索引: int64, 维度[1]
片段索引: int64, 维度[1]
索引: int64, 维度[1]
任务索引: int64, 维度[1]

引用信息

主页: [More Information Needed]
论文: [More Information Needed]
BibTeX引用: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人协作研究领域，bimanual_blue_block_handover_21数据集通过LeRobot平台系统构建，记录了双手机器人执行物体传递任务的完整过程。数据采集涉及20个独立情节，覆盖18410帧图像，以30帧每秒的速率捕捉机器人的关节位置和视觉信息。所有数据被组织为单一数据块，采用Parquet格式存储，确保了高效的数据访问和完整性。

特点

该数据集突出体现了多模态数据融合的特点，整合了12维关节动作状态与三路高清视频流，包括左右腕部及顶部视角的实时图像。数据结构严谨，每帧均附带时间戳和索引信息，支持精确的时序分析。其双手机器人配置为研究协同操作提供了真实场景，而统一的30帧速率保障了数据的时间一致性。

使用方法

研究人员可通过加载Parquet文件直接访问数据集，利用动作和观测特征训练机器人控制模型。视频数据以MP4格式存储，便于视觉任务处理，而帧索引机制支持快速定位特定情节。数据集专为机器学习应用设计，适用于模仿学习、强化学习等算法开发，助力双手机器人交互能力的提升。

背景与挑战

背景概述

在机器人协作领域，双手机器人系统的协调操作始终是研究重点。bimanual_blue_block_handover_21数据集由LeRobot团队构建，聚焦于双手交接任务场景。该数据集通过记录双手机器人各关节位置状态与多视角视觉数据，为研究双手协同控制策略提供了结构化实验数据。其包含20个完整交互序列与18410帧多维观测数据，体现了机器人操作任务中动作规划与感知融合的前沿探索。

当前挑战

该数据集致力于解决双手机器人动态交接任务中的动作协调与物体稳定性控制难题。构建过程中需同步采集12自由度关节控制信号与三路高清视频流，对数据同步精度与存储架构提出极高要求。多模态数据的时间对齐与传感器标定误差成为关键瓶颈，而真实物理环境下的光照变化与机械臂运动干扰进一步增加了数据质量的保障难度。

常用场景

经典使用场景

在机器人协作研究领域，该数据集聚焦于双手机器人交接任务的建模与验证。通过记录左右机械臂的12维关节位置数据及多视角视觉信息，为模仿学习算法提供了完整的动作-状态轨迹。其结构化数据支持从原始传感器输入到动作输出的端到端映射，成为双臂协调控制研究的基准测试平台。

衍生相关工作

该数据集催生了多项基于深度学习的双臂控制研究，包括时空注意力机制的动作预测模型、多视角视觉特征融合方法等。相关成果延伸至动态物体抓取、自适应握力控制等方向，形成了从基础动作模仿到复杂任务泛化的研究脉络，为后续大规模机器人操作数据集的建设奠定了范式基础。

数据集最近研究