piper_pickplace_brown_flat_product_20251110_with_markers

这是一个用于机器人任务的数据集，包含30个剧集，共计15466帧，1个任务。数据集以特定的格式组织，包含Parquet文件和视频文件。数据集提供了多种特征，包括动作、观察状态以及来自不同视角的图像。数据集的划分为训练集。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: piper_pickplace_brown_flat_product_20251110_with_markers
• 任务类别: 机器人技术
• 标签: LeRobot
• 许可证: Apache-2.0
• 创建工具: LeRobot

数据集规模

• 总任务数: 1
• 总情节数: 30
• 总帧数: 15466
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 500 MB
• 帧率: 30 FPS
• 分块大小: 1000

数据结构

数据文件路径

• 数据路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

特征字段

动作特征

• 名称: action
• 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

• 名称: observation.state
• 数据类型: float32
• 维度: [14]
• 包含信息:
  • 7个关节位置
  • 7个关节力矩

图像观测

前摄像头

• 名称: observation.images.front
• 数据类型: 视频
• 分辨率: 480×640×3
• 视频信息:
  • 编码格式: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 非深度图
  • 无音频

腕部摄像头

• 名称: observation.images.wrist
• 数据类型: 视频
• 分辨率: 720×1280×3
• 视频信息:
  • 编码格式: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 非深度图
  • 无音频

标记信息

• 名称: marker_position_front_camera
• 数据类型: float32
• 维度: [2]
• 坐标: x, y

元数据

• milestone_frame: 布尔型，维度[1]
• timestamp: 浮点型，维度[1]
• frame_index: 整型，维度[1]
• episode_index: 整型，维度[1]
• index: 整型，维度[1]
• task_index: 整型，维度[1]

技术信息

• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: piper_follower
• 数据分割: 训练集包含所有30个情节

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，采用LeRobot框架进行系统化构建。数据采集过程涵盖30个完整操作片段，总计15466帧数据，以1000帧为单元分割存储于Parquet格式文件中。数据记录包含机器人关节位置与力矩信息，同时通过前视与腕部双视角摄像头捕捉480×640与720×1280分辨率的操作视频，并以30fps帧率同步记录标记物坐标信息。

特点

该数据集在机器人感知与控制领域展现出多模态融合的显著特点。动作空间包含7个自由度的关节位置控制指令，观测空间则整合了14维状态向量与双视角视觉信息。特别引入的里程碑帧标识与标记物位置坐标，为研究机器人精细操作与视觉伺服控制提供了关键锚点。数据采用Apache 2.0许可协议，具备明确的任务索引与时间戳标注，支持端到端的模仿学习算法验证。

使用方法

针对机器人学习算法开发需求，数据集支持通过标准数据加载流程进行调用。研究者可依据chunk索引结构访问Parquet数据文件，同步获取关节控制指令、多模态观测数据及视频流。训练集完整包含30个操作片段，算法可基于动作-观测对构建策略网络，利用标记物坐标实现视觉定位监督。视频数据采用AV1编码存储，需配合相应解码器提取图像序列，适用于行为克隆、强化学习等机器人技能学习任务。

背景与挑战

背景概述

机器人操作任务数据集作为人工智能与机器人技术交叉领域的重要基础设施，其发展推动着智能系统在复杂环境中的自主决策能力。piper_pickplace_brown_flat_product_20251110_with_markers数据集由LeRobot平台于2025年构建，专注于机械臂抓取放置任务的示范数据采集。该数据集通过Piper机器人架构记录多模态交互过程，涵盖关节运动轨迹、视觉感知信息与标记物定位数据，为解决非结构化环境下的物体操控问题提供了实证基础。

当前挑战

在机器人操作领域，精准抓取策略的泛化能力始终面临环境扰动与物体属性差异的考验。该数据集构建过程中需克服多传感器时序同步的技术障碍，确保机械臂状态数据与双视角视觉流的高度对齐。标记物坐标提取的稳定性要求应对光照变化与视角遮挡的干扰，而高维度动作空间的连续采样则需平衡数据规模与存储效率的矛盾。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，该数据集为机械臂抓取任务提供了丰富的多模态数据支持。通过整合关节位置、力矩信息以及双视角视觉输入，研究者能够构建端到端的模仿学习模型，模拟真实环境中的物体拾取与放置过程。其包含的30个完整操作序列与标记点坐标，为机器人动作规划与视觉伺服控制提供了标准化的训练基准。

衍生相关工作

该数据集催生了多项机器人学习领域的创新研究。基于其多模态特性，研究者开发了结合逆动力学与视觉注意力的分层控制架构，衍生出面向稀疏奖励环境的课程学习算法。部分工作进一步利用标记点数据构建了视觉-动作关联模型，为后续的元强化学习与跨任务迁移研究提供了重要基准。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，该数据集凭借其多模态特征与标记点定位信息，正推动视觉-动作联合建模的前沿探索。研究者们聚焦于从机械臂关节状态与双视角视觉数据中提取时空关联特征，结合标记点坐标实现精细化的抓取轨迹预测。当前热点集中于利用深度学习框架解析动态操作场景中的物体空间关系，这对提升工业分拣系统的自适应能力具有显著意义，为具身智能在复杂环境中的行为泛化提供了关键数据支撑。