nc8304/so101_032326_white_back_041026_cube_10

---
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=nc8304/so101_032326_white_back_041026_cube_10">
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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": 50,
"total_frames": 38050,
"total_tasks": 1,
"chunks_size": 1000,
"data_files_size_in_mb": 100,
"video_files_size_in_mb": 200,
"fps": 30,
"splits": {
"train": "0:50"
},
"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": [
"shoulder_pan.pos",
"shoulder_lift.pos",
"elbow_flex.pos",
"wrist_flex.pos",
"wrist_roll.pos",
"gripper.pos"
],
"shape": [
6
]
},
"observation.state": {
"dtype": "float32",
"names": [
"shoulder_pan.pos",
"shoulder_lift.pos",
"elbow_flex.pos",
"wrist_flex.pos",
"wrist_roll.pos",
"gripper.pos"
],
"shape": [
6
]
},
"observation.images.front": {
"dtype": "video",
"shape": [
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640,
3
],
"names": [
"height",
"width",
"channels"
],
"info": {
"video.height": 480,
"video.width": 640,
"video.codec": "av1",
"video.pix_fmt": "yuv420p",
"video.is_depth_map": false,
"video.fps": 30,
"video.channels": 3,
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}
},
"timestamp": {
"dtype": "float32",
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],
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},
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"dtype": "int64",
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1
],
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},
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"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
"names": null
}
}
}
```

## Citation

**BibTeX:**

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

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人学习领域，高质量的数据集对于训练和评估模型至关重要。so101_032326_white_back_041026_cube_10数据集通过LeRobot平台构建，采用实际机器人交互方式采集数据。该数据集包含50个完整的情节，总计38050帧，以30帧每秒的速率记录。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块包含1000帧，同时配有对应的视频文件，确保了数据的结构化和高效访问。

特点

该数据集在机器人操作任务中展现出显著的多模态特性。它整合了六维关节位置的动作与状态观测，以及来自前视摄像头的视觉信息，图像分辨率为480x640。数据以时间序列组织，包含时间戳、帧索引和情节索引等元数据，支持对机器人行为的细粒度分析。这种设计使得数据集适用于模仿学习、强化学习等多种机器人控制算法的开发与验证。

使用方法

研究人员可通过HuggingFace平台直接访问该数据集，利用提供的Parquet文件加载结构化数据。数据集已划分为训练集，涵盖所有50个情节，用户可结合视频文件进行多模态分析。典型应用包括训练机器人执行抓取或操作任务，通过整合动作、状态和视觉输入来开发端到端的控制策略。数据集的标准化格式便于与主流机器学习框架集成，加速实验迭代。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，模仿学习与强化学习的研究依赖于高质量、结构化的真实世界交互数据。so101_032326_white_back_041026_cube_10数据集由HuggingFace的LeRobot项目创建，旨在为机器人操作任务提供丰富的多模态演示数据。该数据集聚焦于机械臂控制，具体涉及so_follower型机器人，通过记录关节位置、视觉观察及时间序列信息，支持端到端策略学习的研究。其构建体现了开源社区推动机器人泛化能力发展的努力，为算法验证与模型训练提供了关键资源。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人操作中的模仿学习挑战，即如何从有限的演示中泛化出鲁棒的控制策略。具体挑战包括高维动作空间与视觉观察的精确对齐、长时程任务中的状态漂移问题，以及真实噪声环境下策略的稳定性。在构建过程中，面临数据采集的同步性难题，需确保关节传感器与前端摄像头的时间戳精确匹配；同时，大规模视频数据的压缩与存储优化，以及多模态特征的一致标注，均是实现高效数据管线的关键障碍。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，so101_032326_white_back_041026_cube_10数据集以其包含的机械臂关节位置、视觉观测及动作序列，为模仿学习与强化学习算法的训练提供了丰富资源。该数据集记录了机械臂在白色背景环境下操作立方体的完整轨迹，经典应用场景包括训练端到端的视觉运动策略模型，使机器人能够从视觉输入直接映射到关节控制指令，实现精准的物体抓取与放置任务。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出多项经典研究工作，包括基于Transformer的序列建模方法用于轨迹预测，以及结合视觉预训练模型的强化学习框架。这些工作进一步探索了多任务学习与元强化学习在机械臂控制中的应用，推动了LeRobot等开源生态的发展，为社区提供了可复现的实验基础与算法比较平台。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学习领域，多模态数据集正成为推动具身智能发展的关键资源。so101_032326_white_back_041026_cube_10数据集通过LeRobot平台构建，整合了机械臂的关节状态、前视图像与动作指令，为模仿学习与强化学习算法提供了丰富的训练素材。当前研究聚焦于利用此类数据训练端到端的视觉运动策略模型，探索在稀疏奖励环境下如何提升机械臂抓取与操控的泛化能力。随着开源机器人社区的活跃，该数据集与HuggingFace生态的结合，降低了机器人研究的入门门槛，促进了算法在真实世界任务中的快速迭代与验证。