概述

这套数据集的采集方式、多模态结构、存储格式与适用任务。

这是一个在 Franka Panda 上采集的真实机器人偏好学习数据集，任务指令为“put the toast in the plate”。数据包含人类遥操作 demonstration 与策略 rollout 两类轨迹，其中 rollout 来自偏好收集会话、质量有差异；每个偏好标签是在某一命名判断轴上比较两条轨迹，而不是给单条轨迹打标量分。数据也可作为标准 LeRobot v2.1 模仿学习数据集加载。

数据集包含 271 个 episode、83,209 帧，约 1.5 小时、15 fps；相机包括第三人称 agent_view 与 wrist，均为 224x224 视频。偏好文件提供 pair、axis、winner、annotator、axis_set、来源等字段，并包含 1491 个偏好对、2671 个 pair×axis 标签、43 个判断轴。状态为关节与夹爪，另有末端位姿；动作为 7 维关节位置加 1 维夹爪位置。

需要注意视频帧为 h264 重编码而非逐字节复现；Equal 标签在部分轴上较常见，自由命名轴不是闭集，同一语义可能有多种写法；同一 pair 可能有多个标注者标签。demo episode 没有成功标签。许可为 MIT。

资料出处 Hugging Face datasets MarcelTorne/plate_toast_preferences

关键规格与模态

数据规模、传感器模态、标注层级、存储格式及 Hugging Face Hub 下载热度。

总时长: 1.5h
演示轨迹数 (Episodes): 271
Hub 下载量: 830; 出处Hugging Face
Hub 点赞: 0; 出处Hugging Face

采集方式: 遥操作
开源协议: mit
传感器模态: 表格时序视频
标注粒度: 动作轨迹状态观测
存储格式: LeRobotparquet

数据下载与加载代码

通过 Hugging Face CLI 或 LeRobot Dataset API 直接读取帧序列与动作标签。

# 使用 Hugging Face CLI 下载数据集
huggingface-cli download MarcelTorne/plate_toast_preferences --repo-type dataset --local-dir ./data/marceltorne-plate-toast-preferences

# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("MarcelTorne/plate_toast_preferences")
print(f"Episodes: {dataset.num_episodes}, Frames: {dataset.num_frames}")

关联采集机型与策略模型

采集或适配该数据集的机器人本体，以及可在其上训练/评估的 VLA 与控制策略模型。

采集与适用机型 1

Franka FR3franka/research-314 天前

来源

本页事实对应的公开页面，以原文为准。

Hugging Face datasets MarcelTorne/plate_toast_preferences访问 2026-10-21

plate_toast_preferences ​

概述

关键规格与模态

数据下载与加载代码

关联采集机型与策略模型

采集与适用机型 1

来源

plate_toast_preferences