piper_pickplace_brown_product_20251110_with_markers

这是一个关于机器人任务的数据集，包含30个剧集，共计13431帧。数据集以Parquet格式存储，并包含相应的视频文件。数据集特征包括机器人的动作和状态，以及正面和手腕的图像信息。数据集适用于机器人学相关的研究和开发任务。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: piper_pickplace_brown_product_20251110_with_markers
• 任务类别: 机器人技术
• 标签: LeRobot
• 许可证: Apache-2.0

数据集规模

• 总任务数: 1
• 总回合数: 30
• 总帧数: 13431
• 数据块大小: 1000
• 帧率: 30 fps
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 500 MB

数据结构

数据文件路径

• 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

数据特征

动作特征

• 数据类型: float32
• 维度: 7
• 关节位置:
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • wrist_flex.pos
  • gripper_roll.pos
  • gripper.pos

观测状态特征

• 数据类型: float32
• 维度: 14
• 包含信息:
  • 关节位置（7个）
  • 关节力矩（7个）

图像观测特征

前视摄像头:

• 分辨率: 480×640×3
• 视频编码: av1
• 像素格式: yuv420p
• 非深度图

腕部摄像头:

• 分辨率: 720×1280×3
• 视频编码: av1
• 像素格式: yuv420p
• 非深度图

其他特征

• 里程碑帧: bool类型，维度1
• 时间戳: float32类型，维度1
• 帧索引: int64类型，维度1
• 回合索引: int64类型，维度1
• 索引: int64类型，维度1
• 任务索引: int64类型，维度1
• 前视摄像头标记位置: float32类型，维度2（x,y坐标）

数据划分

• 训练集: 全部30个回合

技术信息

• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: piper_follower

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，该数据集通过Piper机器人平台采集真实世界的抓取放置操作数据。采用LeRobot框架记录30个完整操作序列，涵盖13431帧多模态信息，以1000帧为单元分割存储于Parquet格式文件中。数据采集过程同步记录机器人关节状态、前视与腕部摄像头视频流，并特别标注了视觉标记物的二维坐标位置，为机器人模仿学习提供结构化轨迹样本。

特点

该数据集的核心特征在于融合了七自由度机械臂的动作指令与十四维关节状态观测，配合双视角视觉感知系统。前视摄像头以640×480分辨率捕捉环境全景，腕部摄像头则以1280×720高分辨率记录操作细节，所有视频均以30帧率编码存储。数据中嵌入的里程碑帧标记与时间戳信息，为分析任务关键状态转换提供精确的时间对齐依据，增强了时序动作研究的可解释性。

使用方法

研究人员可通过加载Parquet数据文件直接访问结构化机器人操作记录，利用帧索引与回合索引实现特定操作片段的快速检索。数据集支持端到端模仿学习算法训练，动作空间与观测空间的对应关系便于构建状态-动作映射模型。双路视频流可与关节数据同步回放，用于验证视觉-运动协同控制策略，标记物坐标数据则为基于视觉伺服的控制方法提供额外的监督信号。

背景与挑战

背景概述

机器人操作任务数据集作为智能系统研发的重要基础资源，近年来受到学术界与工业界的广泛关注。piper_pickplace_brown_product_20251110_with_markers数据集由LeRobot平台构建，采用Apache 2.0开源协议，专门针对机械臂抓取放置任务设计。该数据集通过Piper跟随者机器人采集了30个完整操作序列，包含13431帧多模态数据，整合了七自由度关节控制指令、双视角视觉观测及标记物空间坐标，为具身智能研究提供了结构化实验数据支撑。

当前挑战

在机器人操作领域，精确的物体抓取与放置始终面临环境感知与运动规划的协同挑战。该数据集构建过程中需解决多传感器时序同步难题，包括机械臂关节编码器与双视角视觉系统的毫秒级对齐。标记物坐标提取要求克服图像畸变与视角遮挡问题，而操作轨迹的连续性保障需要应对机械臂运动学约束与任务里程碑检测的耦合关系。数据标注环节还需处理高维动作空间与稀疏奖励信号之间的映射复杂性。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，该数据集通过记录Piper机械臂执行拾取放置任务的完整轨迹，为模仿学习算法提供了丰富的训练样本。其多模态数据融合了关节状态、视觉观测与标记点坐标，使得研究者能够构建端到端的控制策略模型，模拟人类示教过程。

实际应用

在工业自动化场景中，该数据集可直接应用于物流分拣、精密装配等任务。其包含的抓取轨迹与视觉反馈机制能够优化现有机器人系统的操作精度，并为柔性制造产线中的自适应控制提供技术验证平台。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的研究主要集中在多模态融合策略与跨任务迁移学习领域。典型工作包括结合前沿视觉语言模型的抓取规划算法，以及利用轨迹数据生成的元强化学习框架，这些成果显著提升了机器人对新场景的适应能力。