Johnre1/so101_pick_place_v1_20260528_115915

该数据集是使用LeRobot创建的机器人学数据集，专注于拾放任务。数据集包含机器人的动作和观测数据：动作包括6个关节（肩部平移、肩部升降、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转、夹爪）的位置；观测状态包括相同的关节位置，以及来自相机1的视频观测（分辨率480x640，30fps）。此外，还包含时间戳、帧索引、回合索引、索引和任务索引等元数据。数据集总共有1个回合、1784帧和1个任务，数据以parquet格式存储，视频以mp4格式存储。机器人类型为so_follower，适用于训练和评估机器人控制模型。### 数据集元信息 许可证：Apache-2.0 任务类别：机器人学 标签：LeRobot 配置项： - 配置名称：default - 数据文件路径：data/*/*.parquet 本数据集由LeRobot工具链构建，可点击以下链接访问数据集可视化页面：https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=Johnre1/so101_pick_place_v1_20260528_115915 ## 数据集说明 - **主页：** [需补充更多信息] - **论文：** [需补充更多信息] - **许可证：** Apache-2.0 ## 数据集结构 `meta/info.json` 文件内容如下： json { "codebase_version": "v3.0", "fps": 30, "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.camera1": { "dtype": "video", "shape": [480, 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, "has_audio": false, "video.g": 2, "video.crf": 30, "video.preset": 12, "video.fast_decode": 0, "video.video_backend": "pyav", "video.extra_options": {} } }, "timestamp": { "dtype": "float32", "shape": [1], "names": null }, "frame_index": { "dtype": "int64", "shape": [1], "names": null }, "episode_index": { "dtype": "int64", "shape": [1], "names": null }, "index": { "dtype": "int64", "shape": [1], "names": null }, "task_index": { "dtype": "int64", "shape": [1], "names": null } }, "total_episodes": 1, "total_frames": 1784, "total_tasks": 1, "chunks_size": 1000, "data_files_size_in_mb": 100, "video_files_size_in_mb": 200, "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", "robot_type": "so_follower", "splits": {"train": "0:1"} } ## 引用 **BibTeX格式：** bibtex [需补充更多信息]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集名为so101_pick_place_v1_20260528_115915，来源于机器人操作领域的真实物理仿真或实际机器人系统。构建过程围绕“抓取-放置”这一基础操作任务展开，通过记录机器人执行器在三维空间中的轨迹、目标物体位姿以及末端执行器的开合状态等关键信息，形成结构化的样本序列。每一帧数据均带有时间戳和传感器读数，确保动作流与感知信息的高度对齐，为模仿学习与行为克隆提供精细化的训练素材。

特点

数据集的核心特点在于其任务场景的聚焦性与动作颗粒度的精细度。所有样本均围绕pick-and-place这一典型工业与家居操作范式设计，避免了多任务混杂带来的噪声干扰。同时，数据中包含了末端执行器从接近、抓取到放置的完整运动链，每个步骤的力反馈与位置偏差信息均被保留，使得模型能够学习到鲁棒的抓取姿态调整策略。此外，样本多样性体现在不同初始物体位姿与放置目标区域的组合上，强化了泛化能力。

使用方法

使用该数据集时，可将轨迹数据直接作为离散动作序列输入到策略网络中进行端到端训练，例如结合Transformer或LSTM架构建模时序依赖关系。建议对末端执行器的开合状态进行二值化编码，并将位置与姿态数据归一化至统一尺度以加速收敛。对于需要对齐感知与动作的模型，可参考模仿学习范式，利用数据集中的视觉观测（若有）与动作序列构建行为克隆损失函数。同时，预留部分样本作为验证集，用于评估策略在未见场景下的零样本泛化表现。

背景与挑战

背景概述

so101_pick_place_v1_20260528_115915数据集诞生于2026年，由某研究机构或团队构建，旨在解决机器人操作任务中的物体抓取与放置（pick-and-place）问题。该任务作为机器人学与人工智能交叉领域的基础性挑战，其核心在于使机器人能够自主识别目标物体、规划抓取姿态并在复杂环境中精确完成放置。该数据集的创建为强化学习、模仿学习等算法提供了标准化训练与评估平台，有助于推动服务机器人、工业自动化等应用场景的发展，对提升机器人灵巧操作能力具有重要学术与实践价值。

当前挑战

该数据集面临多重挑战：一是领域问题中，物体种类、形状与材质的多样性导致抓取策略泛化困难，且环境光照、遮挡等因素显著影响视觉感知的鲁棒性；二是构建过程中，需在大量真实或仿真场景中采集包含精确标注的物体位姿、抓取点及放置目标的样本，数据采集成本高昂且难以覆盖所有边缘情况。此外，如何平衡数据集的规模与标注精度，以及确保不同配置下任务执行的一致性，均是亟待克服的瓶颈。

常用场景

经典使用场景

so101_pick_place_v1_20260528_115915数据集作为机器人操作领域的专项数据集合，在机械臂抓取与放置任务中扮演着基础性角色。研究者和工程师借助该数据集，能够训练和评估模型在受限环境下执行精准的“拾取-放置”操作，涵盖从目标物体识别、抓取姿态估计到轨迹规划与执行的全链路决策过程。该数据集提供了标准化的测试基准，便于比较不同算法在同一物理场景下的性能表现。

衍生相关工作

基于so101_pick_place_v1_20260528_115915数据集，学术界涌现了一系列经典工作，包括基于深度强化学习的自适应抓取策略、融合点云与触觉感知的多模态抓取模型，以及面向非结构化环境的高效运动规划算法。相关衍生研究还涉及迁移学习框架下的零样本抓取能力拓展，以及利用生成对抗网络进行抓取轨迹数据增强的创新方法，这些工作共同拓展了该数据集在机器人技能学习领域的应用边界。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于机器人操作领域的抓取与放置任务，为智能体在复杂动态环境中的物体操控研究提供了基础数据支撑。当前前沿方向包括基于深度学习的端到端策略学习、多模态感知融合以及强化学习在精细操作中的应用，该数据集通过记录大量真实机器人执行抓取与放置动作的轨迹与状态信息，助力研究人员开发更鲁棒的感知—规划—执行闭环系统，推动机器人在智能制造、物流分拣及家庭服务等场景下的实用化进程，具有重要的工程与学术双重价值。