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。

setup_table_preferences 是面向“set up the table”任务的真实机器人轨迹与人类成对偏好数据集，使用 Franka Panda 采集，包含 467 个 episode、197,896 帧，约 3.7 小时、15 fps。数据中有 151 个 human teleoperated demonstration episode 和 316 个 policy rollout episode，rollout 质量存在差异，用于形成有信息量的偏好比较。

数据采用 LeRobot v2.1 标准格式，可作为模仿学习数据直接加载，也提供 preferences/pairs.parquet 与 pairs.jsonl 等偏好标注文件。偏好以两条轨迹在指定 judgment axis 上的比较表示，而不是标量分数；共有 1648 个 preference pairs、4432 个 pair-axis 标签和 9 个判断轴，包括 Overall quality、各物体摆放质量、Smoothness / carefulness、Speed、Formality of setup、Damage to environment。

观测包含 agent_view 第三人称相机和 wrist 相机，均为 224x224 video；observation.state 为 7 个关节加 gripper，observation.ee 为末端位姿，action 为 7 维关节位置命令加 gripper_position。需注意帧为 h264 重编码而非 bit-exact，Equal 标签在部分轴上较常见，freeform 轴名不是闭集，且 demo episode 没有 success labels。许可为 MIT。

资料出处 Hugging Face datasets MarcelTorne/setup_table_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: 3.7h
演示轨迹数 (Episodes): 467
Hub 下载量: 1.1k; 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/setup_table_preferences --repo-type dataset --local-dir ./data/marceltorne-setup-table-preferences

# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("MarcelTorne/setup_table_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/setup_table_preferences访问 2026-10-21

setup_table_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

setup_table_preferences