bimanual-piper-dataset-threecam-test-11

该数据集是一个机器人技术相关的数据集，包含了一个名为bi_piper的机器人类型的数据。总共有3个剧集，10691个帧，1个任务，9个视频和1个数据块，每个数据块的大小为1000。数据集采用30帧每秒的帧率，并且数据被分为训练集。数据以Parquet文件格式存储，并包括动作、观察状态、顶部图像、右侧图像、左侧图像、时间戳、帧索引、剧集索引、索引和任务索引等特征。每个特征都有详细的数据类型、形状和名称描述。This is a robotics-related dataset containing data for a robot type named bi_piper. It includes a total of 3 episodes, 10691 frames, 1 task, 9 videos, and 1 data block, where each data block has a size of 1000. The dataset operates at a frame rate of 30 frames per second, and the data is split into the training set. It is stored in Parquet file format and includes features such as actions, observation states, top images, right-side images, left-side images, timestamps, frame indices, episode indices, indices, and task indices. Each feature has detailed descriptions of its data type, shape, and name.

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: 机器人技术
• 标签: LeRobot
• 创建工具: LeRobot

数据集结构

统计信息

• 总回合数: 3
• 总帧数: 10691
• 总任务数: 1
• 总视频数: 9
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 30 FPS
• 分割: 训练集包含所有3个回合

数据特征

动作特征

• 数据类型: float32
• 维度: 14
• 关节位置:
  • 左机械臂: joint_1至joint_6，gripper
  • 右机械臂: joint_1至joint_6，gripper

观测特征

状态观测

• 数据类型: float32
• 维度: 14
• 关节位置:
  • 左机械臂: joint_1至joint_6，gripper
  • 右机械臂: joint_1至joint_6，gripper

图像观测

• 顶部摄像头:
  • 分辨率: 240×320×3
  • 视频编码: AV1
  • 像素格式: yuv420p
  • 非深度图
• 右侧摄像头:
  • 分辨率: 240×320×3
  • 视频编码: AV1
  • 像素格式: yuv420p
  • 非深度图
• 左侧摄像头:
  • 分辨率: 240×320×3
  • 视频编码: AV1
  • 像素格式: yuv420p
  • 非深度图

元数据特征

• 时间戳: float32
• 帧索引: int64
• 回合索引: int64
• 索引: int64
• 任务索引: int64

机器人类型

• 机器人型号: bi_piper

代码库版本

• 版本: v2.1

数据格式

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

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，bimanual-piper-dataset-threecam-test-11数据集通过LeRobot平台精心构建，采用多视角摄像系统记录双手机器人Piper的操作过程。数据采集以30帧每秒的速率进行，涵盖三个完整操作片段，总计10691帧数据，并以Parquet格式高效存储。每个数据块包含1000帧，确保数据管理的系统性和可扩展性，为机器人学习研究提供了结构化的实验记录。

特点

该数据集的核心特点在于其多维度的观测与动作数据集成，包含14维的双臂关节位置及夹爪状态信息，辅以顶部、左侧和右侧三个视角的同步视频流。视频分辨率为240x320像素，采用AV1编码技术，保障了视觉数据的清晰度与压缩效率。数据集结构设计严谨，通过时间戳和帧索引实现精确的数据对齐，为复杂任务的双臂协调控制研究奠定了坚实基础。

使用方法

研究者可通过加载Parquet数据文件直接访问机器人的状态观测与动作序列，利用帧索引实现时序数据的精准回溯。视频数据存储在独立路径中，支持与关节数据同步分析。该数据集适用于模仿学习与强化学习算法的训练验证，通过拆分训练集可进行端到端的机器人策略学习，为双臂操作任务的算法开发提供标准化测试环境。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，双手机器人协同操作作为实现复杂任务的关键技术，长期受到学术界与工业界的广泛关注。bimanual-piper-dataset-threecam-test-11数据集由LeRobot研究团队基于Apache 2.0协议构建，通过集成三视角视觉观测与14维关节控制信号，为双手机器人动作策略研究提供了多模态交互数据支撑。该数据集通过记录双机械臂的关节位置与夹持器状态，结合顶部、左侧、右侧摄像头采集的实时视频流，构建了涵盖10691帧动作序列的完整交互轨迹，为研究双臂协同操作中的运动规划与感知融合问题奠定了数据基础。

当前挑战

双手机器人操作需解决高维动作空间协同控制与多视角感知对齐的核心难题，该数据集通过三路视觉输入与关节状态记录，直面动态环境下双臂动作时序一致性与视觉-运动映射的复杂性挑战。在数据构建过程中，研究团队需克服多传感器时序同步、异构数据流存储优化等工程障碍，同时确保长达30fps的视频流与精密关节数据在分布式存储架构中的无损对齐，这些技术难点深刻反映了真实机器人学习系统中多模态数据融合的固有复杂性。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作研究领域，该数据集为双机械臂协同控制提供了关键基准。通过三视角视觉观测与14维关节动作的同步记录，研究者能够构建端到端的模仿学习模型，模拟人类双手协作的精细操作过程。其多模态数据结构特别适用于验证视觉-动作映射算法的泛化能力，为复杂任务分解与动作规划研究奠定基础。

实际应用

在工业自动化场景中，该数据集支撑了装配线双机械臂系统的智能升级。基于真实操作轨迹训练的模型可直接应用于精密零件组装、危险物料搬运等任务，其多视角视觉系统更能适应复杂工作环境。这种数据驱动方法大幅降低了机器人编程门槛，为柔性制造提供了技术储备。

衍生相关工作

以该数据集为基石，衍生出多项双臂协同控制的创新研究。包括基于时空注意力的动作预测网络、多视角视觉特征融合框架，以及跨模态表示学习方法。这些工作逐步构建起从单臂到双臂操作的迁移学习范式，推动了机器人操作技能的知识传递理论发展。