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put_cube_in_bowl_preferences
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MarcelTorne 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，规模 10K<n<100K。
数据集MarcelTorneput_cube_in_bowl_preferences
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
put_cube_in_bowl_preferences
MarcelTorne 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，规模 10K<n<100K。
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。
这是一个面向偏好学习与奖励模型研究的真实机器人数据集，任务为“put the cube in the bowl”。数据由 Franka Panda 采集，包含 540 个 LeRobot v2.1 episode、65,083 帧，约 1.2 小时、15 fps；其中 120 个为人工遥操作 demo，420 个为策略 rollout。轨迹包含 agent_view 第三视角与 wrist 相机，均为 224x224。每个 episode 保留自己的语言指令，目标碗可能由指令指定。
偏好数据以两条轨迹在指定判断轴上的成对比较表示，而不是标量分数；共 808 个 preference pairs、2348 个 pair-axis 标签，轴包括 Overall quality、Fast、Smooth 以及 Blue/Orange/Yellow bowl。数据可直接按模仿学习数据集加载；状态包含 7 个关节与夹爪，末端位姿为 x/y/z/roll/pitch/yaw，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，Equal 标签较常见，freeform 轴名需归一化；许可证为 MIT。
资料出处 Hugging Face datasets MarcelTorne/put_cube_in_bowl_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
- 1.2h
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 540
- 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/put_cube_in_bowl_preferences --repo-type dataset --local-dir ./data/marceltorne-put-cube-in-bowl-preferences
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("MarcelTorne/put_cube_in_bowl_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
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。