sponge_ball_2_yellow_tray_lerobot

该数据集包含机器人操作的相关数据，如机器人的动作、状态、以及从两个不同摄像头捕获的图像。数据集共有30个视频片段，总计16265帧，每个片段包含1000帧数据。数据集适用于机器人学相关任务，如机器人行为理解、动作预测等。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: sponge_ball_2_yellow_tray_lerobot
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集描述

• 创建工具: LeRobot
• 主页: [More Information Needed]
• 论文: [More Information Needed]

数据集结构

• 数据文件格式: Parquet
• 配置名称: default
• 数据文件路径: data/*/*.parquet

元数据详情

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: so100_follower
• 总集数: 30
• 总帧数: 16265
• 总任务数: 1
• 总视频数: 60
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 30 fps
• 数据分割:
  • 训练集: 0:30

数据路径

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

特征描述

• 动作 (action):
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 名称: shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos
• 观测状态 (observation.state):
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 名称: 同动作特征
• 观测图像 (grippercam):
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 视频信息:
    • 高度: 480
    • 宽度: 640
    • 编解码器: av1
    • 像素格式: yuv420p
    • 非深度图
    • 帧率: 30 fps
    • 通道数: 3
    • 无音频
• 观测图像 (envcam):
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 视频信息: 同grippercam
• 其他特征:
  • timestamp (float32, [1])
  • frame_index (int64, [1])
  • episode_index (int64, [1])
  • index (int64, [1])
  • task_index (int64, [1])

引用

• BibTeX: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务数据采集领域，sponge_ball_2_yellow_tray_lerobot数据集通过LeRobot平台系统构建。该数据集采用so100_follower型机器人执行单一任务，共采集30条完整操作序列，总计16265帧数据。数据以分块形式存储于parquet格式文件中，每块包含1000帧，帧率统一为30fps，确保了时序数据的一致性与完整性。

特点

该数据集融合多模态观测信息，兼具机械臂关节状态与双视角视觉数据。动作空间包含6维浮点型关节位置指令，观测空间则整合了6维状态向量及双路480x640分辨率RGB视频流，分别来自夹爪相机与环境相机。数据维度命名清晰，视频编码采用av1格式，兼具高效压缩与视觉保真度，为模仿学习与行为克隆研究提供丰富信号源。

使用方法

研究者可通过HuggingFace平台获取该数据集，按默认配置加载parquet数据文件。训练集包含全部30条序列，支持以帧索引或时序片段为单位提取数据。每帧包含动作指令、双视角图像、时间戳及元数据，适用于端到端策略训练、视觉运动表征学习等任务。视频数据可通过标准解码器处理，关节状态数据可直接用于动力学模型建模。

背景与挑战

背景概述

机器人操作任务数据集sponge_ball_2_yellow_tray_lerobot由HuggingFace的LeRobot项目团队构建，专注于机械臂在真实环境中的物体操控研究。该数据集采集自SO100型六轴机械臂执行海绵球转移任务的完整运动轨迹，包含16,265帧高分辨率视觉数据与关节运动参数。通过双视角视觉系统（夹爪相机与环境相机）同步记录操作过程，为模仿学习与强化学习算法提供了多模态训练样本，显著推进了家庭服务机器人精细操作能力的发展。

当前挑战

该数据集核心挑战在于解决机械臂在非结构化环境中的自适应抓取与放置问题，需克服物体形变、视觉遮挡和轨迹规划复杂性等难点。构建过程中面临多传感器时序同步、高维动作空间标注与大规模视频数据压缩等技术难题，同时需保证操作任务在物理约束下的安全性与可重复性。数据采集还需协调机械臂控制精度与视觉采样频率的匹配，确保多模态数据对齐的准确性。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，该数据集通过记录机械臂抓取黄色托盘中海绵球的完整操作序列，为模仿学习算法提供高质量示范数据。其多模态特性支持联合分析关节运动轨迹与视觉观测信息，常用于训练端到端的机器人策略网络，实现从视觉输入到动作输出的直接映射。

衍生相关工作

基于该数据集衍生了多项机器人操作领域的创新研究，包括基于时空注意力的操作策略网络、多视角视觉特征融合方法等。这些工作显著提升了机械臂在复杂环境中的操作精度，为后续的仿真到真实迁移学习研究提供了重要技术基础。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作学习领域，sponge_ball_2_yellow_tray_lerobot数据集正推动多模态感知与强化学习的深度融合研究。该数据集通过集成机械臂关节状态与双视角视觉信息，为模仿学习与端到端策略训练提供了高质量基准。当前前沿方向聚焦于跨模态表征对齐、时空动作预测以及样本效率提升，特别是在稀疏奖励环境下基于视觉的精细操作任务。随着具身智能研究升温，此类真实世界交互数据正成为验证仿真到实迁移性能的关键载体，对家庭服务机器人抓取放置技术的实用化进程具有重要推动作用。