piper_pickplace_rightmost_green_shampoo_20251110_with_markers

这是一个使用LeRobot工具创建的机器人数据集，包含30个剧集，共15602帧，数据集的许可协议为Apache-2.0。数据集包含一个任务，每个任务包含1000个数据块。数据以Parquet格式存储，视频文件为MP4格式，帧率为30fps。数据集的结构包括动作、观测状态、图像、里程碑帧、时间戳、帧索引、剧集索引、索引、任务索引和标记位置等特征。

This is a robotic dataset created using the LeRobot toolkit. It includes 30 episodes with a total of 15602 frames, and is licensed under the Apache-2.0 license. The dataset contains one task, with each task comprising 1000 data chunks. The data is stored in Parquet format, while the video files are in MP4 format with a frame rate of 30 fps. The dataset's structure covers features such as actions, observation states, images, milestone frames, timestamps, frame indices, episode indices, indices, task indices, and marked positions.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: piper_pickplace_rightmost_green_shampoo_20251110_with_markers
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人技术
• 标签: LeRobot

数据集规模

• 总任务数: 1
• 总情节数: 30
• 总帧数: 15602
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 500 MB
• 帧率: 30 FPS

数据结构

数据文件

• 格式: Parquet
• 存储路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 分块大小: 1000
• 训练集划分: 0:30

视频文件

• 存储路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 前摄像头分辨率: 480×640
• 腕部摄像头分辨率: 720×1280
• 视频编码: AV1
• 像素格式: yuv420p
• 音频: 无

特征字段

动作特征

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

观测特征

状态观测

• 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: observation.images.front (480×640×3)
• 腕部摄像头: observation.images.wrist (720×1280×3)

标记特征

• 标记位置: marker_position_front_camera
• 数据类型: float32
• 维度: 2
• 坐标: x, y

元数据特征

• 里程碑帧: milestone_frame (bool)
• 时间戳: timestamp (float32)
• 帧索引: frame_index (int64)
• 情节索引: episode_index (int64)
• 索引: index (int64)
• 任务索引: task_index (int64)

技术信息

• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: piper_follower
• 仓库ID: tuograd/piper_pickplace_rightmost_green_shampoo_20251110_with_markers

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LeRobot平台精心构建，记录了30个完整操作序列，涵盖15602帧数据。数据采集采用Piper机器人执行单一任务，以30帧/秒的速率同步记录多模态信息，包括7维关节控制指令、14维机械臂状态向量，以及前视与腕部双视角视频流。原始数据经过标准化处理，分割为1000帧大小的数据块存储于Parquet格式，确保高效访问与存储一致性。

特点

本数据集在机器人感知与控制融合研究方面具有显著特色，其多模态观测空间包含高维关节状态与双视角视觉信息，前视摄像头分辨率达640×480，腕部摄像头则提供1280×720高清画面。数据标注包含关键帧标记与时间戳索引，特别集成了前视相机坐标系下的二维标记点位置信息，为视觉伺服控制研究提供精准空间参照。数据规模适中且结构规整，适用于模仿学习与策略泛化分析。

使用方法

研究者可通过HuggingFace生态系统直接加载该数据集，利用标准数据加载器解析Parquet格式的观测-动作对。训练集包含全部30个任务片段，每个数据样本均包含同步的动作指令、关节状态、视觉帧及标记点坐标。建议采用帧索引与片段索引构建训练批次，结合里程碑帧标志实现课程学习策略。双路视频流可与状态信息联合输入，开发端到端的机器人操作策略模型。

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，piper_pickplace_rightmost_green_shampoo_20251110_with_markers由LeRobot平台于2025年构建，专注于机械臂抓取与放置这一核心研究问题。该数据集通过Piper Follower型机器人采集了30个完整操作序列，涵盖多维度关节状态、力矩数据及双视角视觉信息，为解决复杂环境下的物体定位与精细操作提供了关键数据支撑，显著推动了机器人感知与控制一体化研究的发展。

当前挑战

在机器人操作领域，精准识别特定物体并执行抓取动作面临环境感知与运动规划的双重挑战。该数据集构建过程中需克服多传感器时序同步、标记点坐标标定等关键技术难题，同时数据采集涉及高维度动作空间与视觉信息融合，对存储效率与实时处理能力提出严格要求。这些挑战直接影响了机器人对动态场景的适应性与操作策略的泛化性能。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作任务研究中，该数据集典型应用于机械臂抓取与放置任务的算法开发。通过记录Piper机器人执行拾取最右侧绿色洗发水瓶的动作序列，数据集提供了完整的关节位置、力矩数据及多视角视觉信息，为模仿学习与强化学习算法构建了标准化的训练环境。其包含的30个完整操作序列与15602帧数据，能够有效支持机器人动作规划模型的端到端训练与验证。

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系统的优化。基于数据驱动的抓取策略能够适应不同形状、位置的物体抓取需求，特别在日化产品包装线上具有重要价值。通过迁移学习技术，训练得到的模型可部署于实际生产线，实现高效准确的物品抓取与摆放，有效提升生产效率和自动化水平。

衍生相关工作

该数据集已催生多项机器人学习领域的创新研究。基于其多模态特性开发的端到端模仿学习框架，显著提升了机械臂在非结构化环境中的操作鲁棒性。部分研究团队利用该数据集中的标记物定位信息，提出了新型的视觉定位与运动规划联合优化算法，为后续的机器人操作数据集构建建立了重要范式。