ur5_blueblock_box_15

该数据集是使用LeRobot创建的，包含机器人UR5E的操作数据，主要用于拾取和放置蓝色块的任务。数据集包含15个episodes，11760帧数据，以及图像、关节状态、夹持器状态等多种特征。数据格式为parquet，包含256x256x3的图像数据，6维关节状态，1维夹持器状态，7维状态和动作数据等。

This dataset was created using LeRobot, containing operational data for the UR5E robot, and is mainly intended for the pick-and-place task with blue blocks. The dataset includes 15 episodes, 11760 frames of data, as well as multiple features such as images, joint states, gripper states and others. The data is stored in Parquet format, which contains 256×256×3 image data, 6-dimensional joint states, 1-dimensional gripper states, 7-dimensional state and action data, and more.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: ur5_blueblock_box_15
• 创建工具: 使用 LeRobot 创建
• 许可证: Apache 2.0
• 任务类别: 机器人技术
• 标签: LeRobot, ur5, ur5e, pick-and-place, blue-block

数据集结构

• 总情节数: 15
• 总帧数: 11760
• 总任务数: 1
• 数据块大小: 1000
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 帧率: 10 FPS
• 数据分割: 训练集 (0:15)

数据特征

• image: 图像数据，形状为 [256, 256, 3]，数据类型为图像
• wrist_image: 腕部图像数据，形状为 [256, 256, 3]，数据类型为图像
• joints: 关节数据，形状为 [6]，数据类型为 float32
• gripper: 夹爪数据，形状为 [1]，数据类型为 float32
• state: 状态数据，形状为 [7]，数据类型为 float32
• actions: 动作数据，形状为 [7]，数据类型为 float32
• timestamp: 时间戳，形状为 [1]，数据类型为 float32
• frame_index: 帧索引，形状为 [1]，数据类型为 int64
• episode_index: 情节索引，形状为 [1]，数据类型为 int64
• index: 索引，形状为 [1]，数据类型为 int64
• task_index: 任务索引，形状为 [1]，数据类型为 int64

文件路径

• 数据文件路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

可视化

• 可视化地址: https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=LPSlvlv/ur5_blueblock_box_15

其他信息

• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: ur5e
• 主页: [More Information Needed]
• 论文: [More Information Needed]
• 引用: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于LeRobot框架构建，专注于UR5e机械臂的拾取与放置任务，具体场景为将蓝色方块放入盒子中。数据集包含15个演示回合，总计11760帧数据，以10帧每秒的采样频率记录。数据以Parquet格式存储，分为1000帧大小的数据块，并配有对应的MP4视频文件，确保高效的数据访问与可视化。所有数据均采用Apache-2.0许可证发布，支持学术与工业界的广泛使用。

特点

数据集的核心特点在于其多模态感知信息的完整性。每帧数据包含两个256x256像素的RGB图像（主视角与腕部视角）、6维关节角度、1维夹爪状态、7维机器人状态及7维动作指令。这种丰富的传感器配置使得模型能够同时学习视觉与运动信息。此外，所有数据已被划分为单一训练集，无需额外拆分，便于直接用于端到端的模仿学习或强化学习研究。

使用方法

数据集可通过LeRobot库直接加载，用户只需指定数据集路径即可获取标准化格式的样本。每个样本包含图像、关节、状态和动作等字段，支持PyTorch或TensorFlow数据管道的无缝集成。对于视觉-运动策略的训练，建议使用主视角与腕部图像作为联合输入，结合状态与动作序列进行监督学习。视频文件也可用于行为克隆中的演示回放或数据增强。

背景与挑战

背景概述

ur5_blueblock_box_15数据集由Hugging Face社区基于LeRobot框架创建，旨在为机器人操作任务提供标准化的训练数据。该数据集聚焦于UR5e机械臂对蓝色方块进行抓取与放置的典型操作，包含15个完整回合、共计11760帧图像和状态序列，通过多视角摄像头（主相机与腕部相机）捕捉视觉信息，并同步记录关节角度、夹爪状态及动作指令。作为机器人学习领域的重要资源，它弥补了真实工业场景中细粒度操作数据不足的缺憾，为模仿学习与强化学习算法提供了可复现的基准，推动了机器人技能迁移与泛化能力的研究。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于操作环境的高度结构化与真实场景的复杂性之间的鸿沟。首先，任务仅涉及单一蓝色方块与固定箱体布局，缺乏对物体形状、颜色、纹理多样性的覆盖，限制了模型在非受控环境中的泛化能力。其次，数据采集过程中受限于UR5e的重复精度与传感器噪声，关节角度与夹爪力的标定误差可能引入策略执行的不一致性。此外，回合数仅有15个，样本量较小难以支撑深度模型的鲁棒训练，且未包含失败案例或动态干扰，导致模型对异常工况的应对能力不足。

常用场景

经典使用场景

ur5_blueblock_box_15数据集专注于机器人抓取与放置（pick-and-place）任务，为基于UR5e机械臂的精细操作研究提供了标准化基准。该数据集包含15个完整演示轨迹，共计11760帧高保真观测数据，涵盖256×256像素的全局与腕部视觉图像、六维关节角度、夹爪状态及七维动作序列。其经典使用场景在于训练模仿学习或强化学习模型，使机器人能够从人类示范中习得将蓝色方块精准放置于目标箱体的操作策略，尤其适用于研究小样本条件下的灵巧操作与视觉-运动耦合问题。

衍生相关工作

该数据集已衍生出多项标志性工作，尤其是在LeRobot框架生态中，它被用于验证基于扩散策略（Diffusion Policy）的动作生成方法，以及对比不同视觉编码器（如ResNet与Vision Transformer）对操作性能的影响。此外，该数据集常作为基准，评估离线强化学习算法（如IQL、CQL）在机器人精细操作任务中的表现，并催生了关于多任务泛化与域随机化的系列研究，为后续构建更大规模、更复杂场景的机器人数据集奠定了方法论基础。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，ur5_blueblock_box_15数据集聚焦于基于UR5e机械臂的抓取与放置任务，为模仿学习和强化学习提供了细粒度的多模态数据支撑。当前前沿研究正借助此类数据集探索视觉-运动联合表征的泛化能力，尤其是在复杂场景下的零样本迁移与自适应策略优化。该数据集包含15个高质量演示片段，涵盖高保真图像、关节状态及动作序列，为构建端到端的机器人技能学习模型奠定了坚实基础。随着LeRobot生态的蓬勃发展，此类数据集在推动可复现的机器人学习基准测试、加速从仿真到真实世界的策略部署方面具有深远影响，成为连接数据驱动方法与物理世界交互的重要桥梁。