put_cup_to_cup

这是一个使用LeRobot工具创建的机器人数据集，包含20个剧集，共9935帧。数据集分为一个任务，没有视频文件，只有一个数据块，大小为1000帧。数据集的帧率为50fps，仅有一个训练分割。数据集中的特征包括机器人的状态、动作、速度、努力以及不同摄像头的图像。所有特征均为float32类型，且提供了详细的数据形状和名称。

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，put_cup_to_cup数据集通过ALOHA双机械臂系统构建，以50Hz频率采集20条完整操作序列。数据以Parquet格式分块存储，每条记录包含9935帧多维时序数据，涵盖双臂14维关节状态、动作指令及四路视觉观测，完整呈现杯具放置任务的动态过程。

使用方法

研究者可通过LeRobot框架直接加载Parquet格式数据流，利用帧索引与回合索引重构时序训练样本。该数据集适用于行为克隆、视觉运动策略学习等任务，多模态特征可直接输入神经网络，高清图像数据需经预处理后与状态动作向量联合训练。

背景与挑战

背景概述

机器人操作任务数据集put_cup_to_cup由HuggingFace的LeRobot项目团队构建，专注于双机械臂协同操作研究。该数据集采用ALOHA机器人平台采集，包含20个完整操作序列和9935帧多维数据，涵盖关节状态、视觉观测与控制指令等多模态信息。其设计旨在推动模仿学习与强化学习在精细物体操控任务中的发展，为机器人自主执行日常操作任务提供重要数据支撑。

当前挑战

该数据集核心挑战在于解决双机械臂协同操作中的时空对齐与多模态融合问题，需精确协调14维关节运动与四路视觉输入。构建过程面临高维度连续动作空间的采样效率挑战，以及多摄像头视角下的数据同步与标定难题。此外，真实环境中的物体形变与光照变化对视觉感知模型的鲁棒性提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，put_cup_to_cup数据集为双臂协调控制研究提供了典型范例。该数据集通过记录ALOHA机器人执行杯到杯放置任务的全过程，包含9935帧高精度关节状态、力矩数据和多视角视觉信息，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的训练样本。研究者可利用该数据集训练机器人学习精细操作技能，特别是双手协同作业时的运动规划与力控策略。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人操作学习中动态环境下的精细抓取与放置问题。通过提供完整的关节状态、视觉观测与动作序列对应关系，它使研究者能够深入探究高维连续动作空间中的策略优化方法。数据集涵盖的力矩和速度信息为研究阻抗控制与柔顺操作提供了关键数据支撑，推动了机器人从简单抓取向复杂操作任务的范式转变。

实际应用

在工业自动化与家庭服务机器人领域，该数据集支撑的技术可应用于精密装配、物流分拣等需要精细操作的场景。基于此数据集训练的模型能够实现餐具整理、电子产品组装等需要双手协调的任务，显著提升机器人在非结构化环境中的操作能力。多模态传感数据的融合应用为机器人适应真实世界的光照变化和物体多样性提供了重要参考。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作学习领域，put_cup_to_cup数据集正推动多模态感知与双臂协同控制的前沿探索。该数据集通过集成高维关节状态数据与多视角视觉信息，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的训练素材。当前研究热点集中于跨模态表征学习，旨在融合机械臂的 proprioceptive 反馈与视觉观测，提升复杂操作任务的泛化能力。随着家庭服务机器人需求的增长，此类精细操作数据集对实现自主物体操纵具有重要价值，为具身智能系统在非结构化环境中的行为决策提供了关键数据支撑。