so101_pick_place_yellow_objects_10_locations

该数据集是一个与机器人学相关的数据集，包含100个 episodes，共计58883帧，分为2个任务。数据集以parquet文件格式存储，并包含视频文件。数据集的特征包括机器人的动作和观察状态，以及两个不同视角（上方和手腕处）的图像。数据集的版本为v3.0，适用于so101_follower类型的机器人。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: so101_pick_place_yellow_objects_10_locations
• 任务类别: 机器人技术
• 标签: LeRobot
• 许可证: Apache-2.0
• 创建工具: LeRobot

数据集规模

• 总任务数: 2
• 总回合数: 100
• 总帧数: 58883
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 500 MB
• 帧率: 30 FPS
• 数据分块大小: 1000
• 代码库版本: v3.0

数据结构

数据分割

• 训练集: 0:100

数据特征

动作特征

• 数据类型: float32
• 维度: [6]
• 关节位置:
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

观测特征

状态观测:

• 数据类型: float32
• 维度: [6]
• 关节位置:
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

图像观测: 上方摄像头:

• 数据类型: 视频
• 分辨率: 480×640×3
• 视频编码: AV1
• 像素格式: yuv420p
• 非深度图
• 无音频

腕部摄像头:

• 数据类型: 视频
• 分辨率: 480×640×3
• 视频编码: AV1
• 像素格式: yuv420p
• 非深度图
• 无音频

索引特征

• 时间戳: float32 [1]
• 帧索引: int64 [1]
• 回合索引: int64 [1]
• 索引: int64 [1]
• 任务索引: int64 [1]

文件路径格式

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

引用信息

• 论文: 待补充
• 主页: 待补充
• BibTeX引用: 待补充

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作研究领域，so101_pick_place_yellow_objects_10_locations数据集通过LeRobot平台精心构建，采用so101_follower型机器人执行拾取放置任务。该数据集包含100个完整操作序列，总计58883帧数据，以30fps的采样频率记录机器人运动轨迹。数据以分块存储形式组织，每个数据块包含1000帧记录，通过parquet格式高效存储多维传感器数据，确保数据完整性与访问效率。

特点

该数据集在机器人感知与控制方面具有显著特征，提供六自由度机械臂的完整动作轨迹和关节状态观测，涵盖肩部平移、肩部抬升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转及夹爪位置等关键参数。视觉感知方面配备双视角图像采集系统，包含480x640分辨率的顶部视角和腕部视角视频流，采用AV1编码压缩技术。数据结构设计科学，通过时间戳、帧索引、任务索引等多维度标识符实现精确的数据对齐与检索。

使用方法

研究人员可通过加载parquet格式的数据文件直接访问机器人操作记录，利用特征字典中的动作空间和观测空间数据进行算法开发。数据集支持端到端的模仿学习与强化学习任务，用户可基于关节状态信息和双视角视觉输入训练控制策略。视频数据与传感器数据的严格同步为多模态学习提供便利，训练集涵盖全部100个操作序列，适用于机器人抓取任务的行为克隆、策略优化等研究场景。

背景与挑战

背景概述

机器人操作任务数据集so101_pick_place_yellow_objects_10_locations由LeRobot平台构建，专注于解决工业环境中机械臂的物体抓取与放置问题。该数据集通过记录六自由度机械臂在十个不同位置对黄色物体的操作轨迹，旨在推动机器人自主决策与精细控制能力的发展。其多视角视觉数据与关节状态信息的同步采集，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的训练资源，显著提升了机器人适应复杂场景的泛化性能。

当前挑战

该数据集针对机器人操作领域中的动态环境适应性与多目标抓取精度问题，需克服物体颜色识别在光照变化下的稳定性挑战，以及机械臂轨迹规划在狭窄空间中的避障需求。构建过程中，数据采集面临传感器同步与高维动作空间标注的复杂性，同时视频编码与大规模存储优化亦成为技术瓶颈，需平衡数据质量与处理效率的矛盾。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，该数据集为机械臂抓取任务提供了标准化实验平台。其核心应用场景聚焦于黄色物体在10个不同位置的拾取与放置操作，通过多视角视觉观测与关节动作数据的同步记录，为模仿学习算法构建了完整的动作-状态映射关系。每个任务序列包含从初始状态到目标状态的连续轨迹，有效模拟了真实工业环境中物体分拣的典型流程。

衍生相关工作

该数据集催生了系列基于深度模仿学习的机器人控制研究。以LeRobot框架为代表的衍生工作实现了端到端的行为克隆算法优化，部分研究通过分层强化学习架构提升了任务完成率。后续工作进一步探索了跨域迁移学习方案，将预训练模型成功应用于其他颜色物体的抓取任务，推动了视觉-动作表征学习的理论发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，so101_pick_place_yellow_objects_10_locations数据集正推动多模态学习与强化学习的深度融合。前沿研究聚焦于利用其丰富的关节状态、视觉观测数据，探索基于Transformer的端到端策略网络，以提升黄色物体抓取任务在10个不同场景下的泛化能力。随着开源机器人平台LeRobot的普及，该数据集已成为模拟到真实迁移学习的热点载体，助力解决家庭服务机器人中物体识别与精准操作的挑战，对推动自适应机器人系统的发展具有重要实践意义。