GENMES3354/so101_pick_place_test

---
license: apache-2.0
task_categories:
- robotics
tags:
- LeRobot
configs:
- config_name: default
data_files: data/*/*.parquet
---

This dataset was created using [LeRobot](https://github.com/huggingface/lerobot).

<a class="flex" href="https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=GENMES3354/so101_pick_place_test">
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</a>

## Dataset Description

- **Homepage:** [More Information Needed]
- **Paper:** [More Information Needed]
- **License:** apache-2.0

## Dataset Structure

[meta/info.json](meta/info.json):
```json
{
"codebase_version": "v3.0",
"robot_type": "so_follower",
"total_episodes": 3,
"total_frames": 5369,
"total_tasks": 1,
"chunks_size": 1000,
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"video_files_size_in_mb": 200,
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"train": "0:3"
},
"data_path": "data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet",
"video_path": "videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4",
"features": {
"action": {
"dtype": "float32",
"names": [
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"shoulder_lift.pos",
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"wrist_roll.pos",
"gripper.pos"
],
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6
]
},
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"dtype": "float32",
"names": [
"shoulder_pan.pos",
"shoulder_lift.pos",
"elbow_flex.pos",
"wrist_flex.pos",
"wrist_roll.pos",
"gripper.pos"
],
"shape": [
6
]
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"dtype": "video",
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3
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],
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"video.is_depth_map": false,
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}
},
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"dtype": "int64",
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"dtype": "int64",
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1
],
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}
}
}
```

## Citation

**BibTeX:**

```bibtex
[More Information Needed]
```

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，数据集的构建方式直接影响其作为训练资源的有效性。so101_pick_place_test数据集依托LeRobot开源框架，通过实际机器人平台采集了拾放任务的交互数据。该数据集以Parquet格式存储，包含三个完整的情节，总计5369帧，数据采集频率为每秒30帧。每个数据块被精心划分为1000帧的片段，确保了数据管理的效率与可扩展性，同时视频文件与结构化数据分离存储，为机器人学习提供了多模态的原始素材。

特点

该数据集的特点体现在其精细的多模态结构设计上。它整合了六维关节位置的动作指令、对应的状态观测以及前视摄像头采集的RGB视频流，形成了动作-状态-视觉的完整对应关系。视频分辨率为640x480，采用AV1编码，确保了视觉信息的清晰度与压缩效率。数据集通过统一的索引系统，如情节索引、帧索引和任务索引，实现了数据的精准定位与快速检索，为模仿学习与强化学习算法提供了结构化的输入输出对。

使用方法

使用该数据集时，研究者可通过LeRobot提供的工具链直接加载与可视化数据。数据以分块Parquet文件组织，路径遵循明确的命名规则，便于程序化读取。典型的应用流程包括：解析动作与状态特征以训练策略网络，同时利用视频帧进行视觉表征学习或行为克隆。由于数据集已预设训练划分，用户可直接将其导入现有机器人学习框架，进行端到端的模型训练或离线评估，加速拾放任务智能体的开发与验证。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作领域，模仿学习已成为实现复杂任务自主执行的关键范式。so101_pick_place_test数据集依托LeRobot开源框架构建，专注于拾放操作的测试评估。该数据集由HuggingFace社区发布，采用Apache 2.0许可协议，其核心旨在为机器人臂的精细操作提供标准化验证基准。通过整合多模态观测数据与关节空间动作指令，该资源为研究界探索从视觉感知到运动控制的端到端学习架构奠定了实证基础。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人拾放任务中动作泛化与场景适应性的核心难题。具体挑战体现在动作空间的连续控制精度要求高，且需在动态环境中保持操作鲁棒性。构建过程中，数据采集面临多传感器时序同步的复杂性，以及真实物理交互导致的数据噪声问题。此外，有限的任务样本规模与高维视觉动作联合表征，对模型的数据效率与泛化能力提出了严峻考验。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，so101_pick_place_test数据集为模仿学习算法的评估提供了关键基准。该数据集记录了机械臂执行拾取与放置任务时的关节位置、图像观测及时间戳信息，常用于训练端到端的视觉运动策略模型。研究者通过分析多模态数据序列，能够验证算法在复杂环境下的泛化能力与鲁棒性，推动机器人自主操作技术的进步。

衍生相关工作

围绕该数据集，学术界已衍生出多项经典研究工作，例如基于视觉动作预测的模仿学习框架、多任务强化学习策略的联合训练方法等。这些工作利用数据集中的时序图像与关节状态序列，探索了分层策略学习、跨场景泛化等前沿方向，进一步拓展了数据驱动机器人技术在柔性制造与服务领域的应用边界。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，so101_pick_place_test数据集作为LeRobot项目的一部分，正推动着基于视觉的抓取与放置任务的前沿研究。该数据集融合了多模态信息，包括关节状态、视觉图像和时间序列数据，为开发端到端的强化学习与模仿学习算法提供了关键支撑。当前研究热点聚焦于如何利用此类数据提升机器人在非结构化环境中的泛化能力，尤其是在少样本或零样本场景下的自适应操作。随着开源机器人社区的活跃，此类数据集促进了跨平台模型的训练与评估，加速了家庭服务与工业自动化中灵巧操作技术的实际应用，对推动机器人智能从实验室走向现实场景具有深远意义。