外观
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数据集PranayTestpiper-policy-evals
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
piper-policy-evals
PranayTest 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 n<1K。
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 PiPER bimanual cell 上采集的真实机器人策略 rollout 数据集，任务覆盖 plate pick、hand-over、place。rollout 由 operator stack 的 Policy panel 以 1x 到 6x 的执行速度倍率运行；数据按策略分文件夹、按每次运行的开始时间分子文件夹组织。共记录 105 次运行，其中 48 次完成 hand-over 序列。
每次运行包含 top、left-arm、right-arm 三路相机片段，片段按采集时间重编码为实时播放，并配有 frame_ts.json 记录各相机每帧时间；同时提供 telemetry.jsonl / telemetry.parquet，包含窗口内 BigQuery 信号以及策略自身的 policy_command_positions 和 policy_gripper_command。manifest.json 记录速度倍率、夹爪事件、交接时间、双臂命令与实测关节速度峰值和停止原因；遥测只反映命令与关节反馈，不表示盘子是否实际完成物理转移。
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。
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 105
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- Apache-2.0
- 传感器模态
- 视频
- 标注粒度
- 动作轨迹状态观测
- 存储格式
- Parquet
暂未公开或待收录：总时长
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 PranayTest/piper-policy-evals --repo-type dataset --local-dir ./data/pranaytest-piper-policy-evals
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("PranayTest/piper-policy-evals")
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。
- Hugging Face datasets PranayTest/piper-policy-evals访问 2026-10-27