HyeonseokE/SO101-teleop_place_spoon_between_bread_and_cereal_20epi

该数据集是一个机器人操作任务数据集，使用LeRobot框架创建。具体任务为SO101-teleop_place_spoon_between_bread_and_cereal_20epi，涉及通过遥操作将勺子放置在面包和谷物之间的动作。数据集包含20个完整的情节（episodes），总计5476帧数据，帧率为30fps。数据特征包括机器人的动作（6个关节位置：肩部平移、肩部升降、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转、夹爪位置）、观测状态（相同关节位置）、图像观测（来自左腕摄像头和顶部摄像头的视频，分辨率480x640，RGB三通道），以及时间戳、帧索引、情节索引等元数据。数据以Parquet格式存储，视频以MP4格式存储，适用于机器人学习、强化学习或模仿学习任务。This dataset is a robotic manipulation task dataset developed using the LeRobot framework. The specific task is SO101-teleop_place_spoon_between_bread_and_cereal_20epi, which involves teleoperating a robot to place a spoon between bread and cereal. The dataset contains 20 complete episodes, totaling 5476 frames with a frame rate of 30 fps. The data features include robot actions (6 joint positions: shoulder translation, shoulder lift, elbow flexion, wrist flexion, wrist rotation, and gripper position), observation states (the same set of joint positions), image observations (videos from the left wrist camera and the top camera with a resolution of 480×640 and 3-channel RGB), as well as metadata such as timestamps, frame indices, and episode indices. The data is stored in Parquet format, while the videos are stored in MP4 format. This dataset is applicable to robotic learning, reinforcement learning, or imitation learning tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于LeRobot框架构建，专注于机器人遥操作任务。通过远程操控SO100型从属机械臂，执行将勺子放置于面包与麦片之间的精细操作，共采集20个完整示范回合。每个回合以30帧每秒的速率记录，总计包含5476帧数据，并以parquet格式存储结构化数据，同时辅以MP4格式的高清视频记录，确保观测信息的完整性与可复现性。数据集严格划分为训练集，采用分块存储策略，每块容纳1000帧，兼顾了大规模数据的高效存取与扩展性。

特点

数据集的显著特色在于其高度工程化的多模态记录体系。每帧同步采集6维关节状态（包括肩部、肘部、腕部及夹爪位置）与对应的6维动作指令，形成完整的“状态-动作”配对。同时，通过左腕与顶部两个视角的640×480分辨率摄像头，以H.264编码记录30帧每秒的连续视频流，为模仿学习提供了丰富的视觉上下文。数据规范严格统一，20个回合均针对单一任务，保证了数据集内的行为一致性，适合作为样本效率研究的基准。

使用方法

该数据集专为基于LeRobot框架的机器人学习模型设计，使用方式简洁明确。用户可通过Hugging Face的`datasets`库直接加载，或利用LeRobot提供的可视化工具在线预览数据内容。推荐采用模仿学习或离线强化学习算法进行训练，将`observation.state`与`observation.images`作为模型输入，`action`作为监督信号。由于数据已预设为单任务训练集，开发者可聚焦于模型架构设计，无需额外处理数据集划分或任务筛选，极大降低了入门门槛。

背景与挑战

背景概述

该数据集由HyeonseokE等人创建，依托LeRobot框架，聚焦于机器人精细操作领域中的物体放置任务，具体为将勺子放置于面包与麦片之间。创建时间虽未明确，但LeRobot作为Hugging Face支持的机器人数据集标准，旨在推动机器人学习的数据共享与复现。核心研究问题在于，如何通过遥操作（teleoperation）收集高质量的机器人操作数据，以支持模仿学习或强化学习算法的训练，从而提升机器人在非结构化环境中的操作精度与鲁棒性。数据集共包含20个演示片段、5476帧图像，以30帧/秒的速率记录来自左腕和顶部两个视角的视觉信息，并同步采集6维关节位姿与夹爪状态，为细粒度操作研究提供了基础数据。尽管规模较小，但该数据集在精细化操作任务的标准化数据构建方面具有示范意义，有助于推动机器人领域从仿真环境向真实世界操作任务的迁移学习。

当前挑战

数据集所解决的领域问题在于机器人精细操作任务中的数据稀缺性与泛化瓶颈，例如，放置勺子这类需要精确空间感知与力控制的操作，常因场景多变而难以推广。构建过程中面临多重挑战：首先，遥操作需保证数据质量与低延迟，20个演示片段虽少，但需精心控制以覆盖不同初始条件。其次，视觉数据（480×640分辨率，H.264编码）与状态信息（6维关节数据）的同步对齐复杂，时间戳需精确至毫秒级以匹配30 FPS的视频流。最后，数据集仅包含一项任务，单任务20个演示的样本数量制约了模型的泛化能力，且未提供分割基准（100%用于训练），欠拟合风险评估不足。这些挑战反映出真实机器人操作数据构建的高成本与标准化困难，亦是该领域向大规模、多任务数据生态演进的核心障碍。

常用场景

经典使用场景

SO101-teleop_place_spoon_between_bread_and_cereal_20epi数据集作为机器人操作领域的精细化遥操作数据集合，其核心用途在于训练机械臂执行高精度、低容错的细长物具插入与摆放任务。研究者通常利用本数据集中20个完整示范轨迹，结合模仿学习算法（如行为克隆或扩散策略），使从端机械臂（so_follower）学习将勺子精准放置于面包与谷物之间的狭窄缝隙中。该场景强调对六自由度关节动作（肩部、肘部、腕部及夹爪）与多视角视觉反馈（左腕相机和顶部相机）的联合建模，为细粒度灵巧操作研究提供了标准化的训练与评估基准。

实际应用

在实际应用层面，该数据集直接服务于智能餐饮服务机器人的研发与部署。例如，在食堂早餐搭配、医院营养餐配制或居家辅食准备等场景中，机器人需完成将餐具（如勺子）规范置于特定餐盘位置的操作。借助本数据集训练的模型能理解不同松紧度的食材堆积形态，并通过夹爪微调完成插入动作，避免打翻周边食物。此外，其标准化数据格式与Apache-2.0开源协议极大降低了上下游企业集成门槛，已用于智能厨房、老年辅助喂食设备等产品的技能库构建。

衍生相关工作

基于本数据集已经衍生出若干推动机器人学习领域发展的代表性工作。研究团队利用其精细操作标注特性，开发了面向非规则交互的‘层级式模仿学习框架’，将任务分解为对齐、插入、释放三个子阶段。另一项经典探索是融合该数据集与通用流式匹配模型（如RFM），验证了在仅有20个演示的条件下，模型仍能泛化至不同碗盘位置与谷物填充程度的变化。此外，结合LeRobot开源库，该数据集已成为新提出的‘视角融合扩散策略’的验证基准，显著减少了多相机视野外执行动作的失败率。