pick_up_transparent_bottle

LeRobot数据集是一个机器人学任务的数据集，包含自定义类型的机器人在执行特定任务时的数据。数据集由45个剧集组成，共有5614帧，每个剧集包含一个特定任务。数据集以.parquet文件格式存储，并提供了相应的视频文件。数据集中的特征包括图像、手腕图像、状态、动作、时间戳、帧索引、剧集索引、索引和任务索引。

The LeRobot Dataset is a robotics task dataset containing data from custom-type robots performing specific tasks. It consists of 45 episodes, totaling 5614 frames, with each episode corresponding to a specific task. The dataset is stored in .parquet file format, with accompanying video files provided. The features included in the dataset are images, wrist images, states, actions, timestamps, frame indices, episode indices, indexes, and task indices.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot, lerobot, custom, right_arm, pick up the transparent bottle and place it on the other side of the pink cup

数据集结构

• 总任务数: 1
• 总情节数: 45
• 总帧数: 5614
• 总视频数: 0
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 10 FPS
• 数据格式: Parquet
• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: custom

数据特征

• 图像特征:

  • image: 图像数据，形状[224, 224, 3]
  • wrist_image: 腕部图像数据，形状[224, 224, 3]

• 状态特征:

  • state: 7维浮点数组，包含[x, y, z, roll, pitch, yaw, gripper]
  • actions: 7维浮点数组，包含[x, y, z, roll, pitch, yaw, gripper]

• 索引特征:

  • timestamp: 时间戳，单精度浮点型
  • frame_index: 帧索引，64位整型
  • episode_index: 情节索引，64位整型
  • index: 索引，64位整型
  • task_index: 任务索引，64位整型

数据划分

• 训练集: 全部45个情节

数据存储

• 数据文件路径: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频文件路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

创建信息

• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务研究领域，该数据集借助LeRobot平台精心构建，涵盖了45个完整操作序列，总计5614帧数据。通过自定义机械臂系统，以10帧每秒的采样频率记录透明瓶抓取与放置任务的全过程，数据以分块形式存储于Parquet文件中，确保了高效存取与处理。

特点

该数据集囊括了多模态感知信息，包含224x224分辨率的场景图像与腕部视角图像，辅以七维机械臂状态向量与动作指令。其独特之处在于专注于透明物体操作这一机器人学难点，通过精确的时间戳与帧索引实现了动作序列的完整追溯，为复杂环境下的抓取策略研究提供了丰富素材。

使用方法

研究人员可通过加载标准Parquet格式数据文件，直接获取图像、状态、动作等多维度时序数据。数据集已预设训练集划分，支持端到端的模仿学习与强化学习算法验证。利用特征字典中明确定义的数据结构，可便捷地构建状态-动作映射模型，推动透明物体操作任务的算法开发与性能评估。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作领域，透明物体抓取长期被视为具有特殊挑战性的研究课题。pick_up_transparent_bottle数据集由HuggingFace团队通过LeRobot平台构建，专注于解决机器人对透明瓶状物体的精准抓取与位移任务。该数据集收录了45个完整操作序列，包含5614帧多模态数据，通过机械臂末端视觉传感器与状态控制信号的同步采集，为模仿学习与强化学习算法提供了关键训练资源。其结构化特征设计覆盖了空间坐标、姿态参数与抓取状态等多维度信息，显著推进了机器人对光学特性复杂物体的感知与操控研究。

当前挑战

透明物体抓取任务面临双重挑战：在领域层面，透明材质因光线折射与背景融合特性导致传统视觉系统难以稳定提取轮廓特征，且机械抓取需克服滑移风险与力度控制的平衡问题；在数据构建层面，多传感器时序对齐精度、操作轨迹的物理合理性验证、以及有限样本下的泛化能力提升均为关键难点。此外，动态环境中障碍物避让与目标定位的协同优化也持续考验着算法的鲁棒性。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，该数据集专为透明物体抓取任务而设计，通过记录机械臂在复杂环境中的操作轨迹，为模仿学习算法提供标准化的训练数据。数据集包含完整的视觉感知信息与动作序列，使得研究者能够基于真实世界交互数据开发抓取策略。其多模态特征结构特别适用于端到端的机器人控制模型训练，为透明物体操作这一具有挑战性的任务建立了可靠的基准。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人透明物体操作中的视觉感知与动作规划难题。由于透明物体在视觉识别中存在折射、反射等干扰因素，传统方法往往难以准确定位。通过提供包含手腕视角与全局视角的双目视觉数据，数据集为研究透明物体的三维重建与位姿估计提供了重要支撑。同时，完整的动作序列记录为研究复杂环境下的机械臂轨迹规划与闭环控制提供了宝贵资源。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出多项重要的研究工作，特别是在基于视觉的机器人操作算法领域。研究者利用该数据集开发了多种深度强化学习框架，提升了机械臂在复杂场景下的抓取成功率。同时，数据集促进了多模态融合方法的发展，将视觉信息与机械臂状态数据有机结合。这些工作不仅推动了机器人透明物体操作技术的进步，也为相关领域的算法评估提供了重要基准。