piper_pickplace_white_product_20251110_with_markers

该数据集是一个机器人抓取任务的数据集，包含30个 episodes，每个episode包含多个frames。数据集以Parquet文件格式存储，并包含视频文件。数据集包含的动作特征包括肩膀、肘部、手腕和抓取器的位置等信息。每个frame还包含前视摄像头和手腕摄像头的图像信息。此外，数据集还包含时间戳、帧索引、episode索引等信息。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: piper_pickplace_white_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: 14005
• 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
• 代码库版本: v3.0

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

状态观测

• 名称: observation.state
• 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

前摄像头:

• 名称: observation.images.front
• 数据类型: 视频
• 分辨率: 480×640×3
• 视频编码: av1

腕部摄像头:

• 名称: observation.images.wrist
• 数据类型: 视频
• 分辨率: 720×1280×3
• 视频编码: av1

元数据特征

• 里程碑帧: milestone_frame (bool, [1])
• 时间戳: timestamp (float32, [1])
• 帧索引: frame_index (int64, [1])
• 回合索引: episode_index (int64, [1])
• 索引: index (int64, [1])
• 任务索引: task_index (int64, [1])
• 标记位置: marker_position_front_camera (float32, [2], 包含x,y坐标)

数据划分

• 训练集: 全部30个回合

机器人信息

• 机器人类型: piper_follower

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，高质量数据集的构建对算法训练至关重要。该数据集通过LeRobot平台采集，记录了Piper机器人执行白色产品拾放任务的完整过程，包含30个独立任务片段和14005帧数据。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每个数据块包含机器人关节位置、力矩观测值以及双视角视觉信息，同时标注了关键帧标记和时空索引信息。

特点

该数据集在机器人操作数据中展现出多维融合特性，其核心价值在于同步记录了7自由度机械臂的动作指令与14维状态观测数据。视觉模态包含前视摄像头（480×640分辨率）和腕部摄像头（720×1280分辨率）的双视角30帧/秒视频流，并创新性地引入了基于标记物的二维空间定位数据。数据采用分块存储策略，支持高效流式读取，为模仿学习与视觉伺服控制研究提供了完整的多模态交互轨迹。

使用方法

研究者可通过标准数据加载器读取Parquet格式的观测-动作对序列，利用帧索引实现跨模态数据对齐。训练时可提取关节空间轨迹与视觉特征构建行为克隆模型，或结合标记物坐标开发基于视觉的伺服控制策略。数据集的时空标记支持关键帧检测与课程学习，视频流可通过指定路径直接解码，为端到端机器人操作策略验证提供标准化基准。

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开发的核心资源，piper_pickplace_white_product_20251110_with_markers由HuggingFace的LeRobot项目团队于2025年构建，专注于机械臂抓取放置操作。该数据集通过Piper机器人平台采集，包含30个完整操作序列和14005帧多模态数据，整合了关节状态、视觉观测与标记物定位信息，旨在推动机器人模仿学习与自主操作算法的研究进程。

当前挑战

在机器人操作领域，该数据集需解决高精度抓取轨迹规划与动态环境适应的核心难题，其构建过程面临多传感器时序对齐、标记物空间坐标标定等工程挑战。数据采集涉及机械臂七自由度动作控制与双视角视觉流同步，需克服运动噪声干扰和视觉遮挡对标记物追踪的影响，确保动作-观测对的时空一致性。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，该数据集通过Piper机械臂执行白产品拾放任务的完整轨迹记录，为模仿学习算法提供了标准化的训练资源。其多模态数据融合了关节状态、视觉观测与标记点坐标，使得研究者能够基于真实世界交互数据开发端到端的控制策略，尤其适用于从演示中学习复杂操作技能的场景。

实际应用

在工业自动化场景中，该数据集可直接用于训练适应动态环境的拾放机器人系统。其标记点追踪机制为视觉伺服控制提供了可靠的基准，能够提升机器人对白色反光物体的抓取精度。此类技术已逐步应用于电子装配、物流分拣等需要高重复精度与视觉反馈的实际场景。

衍生相关工作

基于该数据集的特性，学界衍生出多项关于多视图视觉动作融合、稀疏奖励下的分层强化学习等研究方向。其标记点坐标与动作序列的强关联性启发了时空一致性表征建模的工作，后续研究进一步探索了跨任务知识迁移与少样本模仿学习的可行路径。