78_lescholars_smolvla_fortune_cookie_dataset
收藏资源简介：
该数据集是Apache TsFile格式的转换版本，源自Hugging Face数据集LeRobot-worldwide-hackathon/78-LeScholars-smolvla-fortune-cookie-dataset，专注于机器人操作任务。数据集包含时间序列数据，涉及两个具体任务：抓取幸运饼干并放入杯中和搜索幸运饼干，抓取并放入杯中。它包含55个训练片段，总计25,478帧数据，采样率为30 fps。数据包括机器人的动作向量（如肩部、肘部、腕部和夹爪位置）和观测状态向量，但未包含同步的前置摄像头视频流。转换后的TsFile文件大小为633,680字节，使用TAG列（episode_index和task_index）和FIELD列（如frame_index、action_0至action_5等）组织数据。数据集适用于机器人学习和时间序列分析研究。
This dataset is a converted version in Apache TsFile format, derived from the Hugging Face dataset LeRobot-worldwide-hackathon/78-LeScholars-smolvla-fortune-cookie-dataset, focusing on robotic manipulation tasks. It contains time-series data related to two specific tasks: grab a fortune cookie and put it into a cup and search for a fortune cookie, grab it, and put it into a cup. The dataset includes 55 training episodes, totaling 25,478 frames with a sampling rate of 30 fps. Data comprises robot action vectors (e.g., shoulder, elbow, wrist, and gripper positions) and observation state vectors, but does not include synchronized front camera video streams. The converted TsFile has a size of 633,680 bytes, organized using TAG columns (episode_index and task_index) and FIELD columns (such as frame_index, action_0 to action_5, etc.). It is suitable for robotics learning and time-series analysis research.
数据集概述
数据集名称：78-LeScholars smolVLA Fortune Cookie Dataset (TsFile)
类别：机器人学（robotics）
标签：LeRobot、机器人学、so101、smolVLA、操作、tsfile、时间序列
数据集大小：10,000 < n < 100,000 样本
语言：未指定
许可证：未指定
数据集构成
- 任务数量：2个
- 抓取幸运饼干并将其放入杯子中。
- 寻找幸运饼干，抓取幸运饼干并将其放入杯子中。
- Episode 数量：55
- 帧数：25,478
- 采样率：30 fps
- 机器人类型：
so101_follower
数据格式
- 转换格式：Apache TsFile
- TsFile 文件路径：
data/lescholars_smolvla_fortune_cookie_dataset.tsfile - TsFile 表名：
lescholars_smolvla_fortune_cookie_dataset - 时间精度：毫秒
- TsFile 大小：633,680 字节
- TAG 列：
episode_index、task_index - FIELD 列：
frame_index、sample_index、action_0至action_5、observation_state_0至observation_state_5 - 动作与状态向量：6 元素向量，对应关节顺序：
shoulder_pan.pos、shoulder_lift.pos、elbow_flex.pos、wrist_flex.pos、wrist_roll.pos、gripper.pos
视频政策
- 原始数据集中的前置摄像头视频流（
observation.images.front）未被转换包含。 - 如需视频数据，请访问原始数据集：LeRobot-worldwide-hackathon/78-LeScholars-smolvla-fortune-cookie-dataset/videos
元数据
- 原始
meta/目录文件已镜像至此仓库。 meta/info.json已更新，data_path指向 TsFile 文件，并包含tsfile_conversion对象，记录了时间映射、TAG 列、扁平化特征、丢弃字段和视频政策。
来源数据集
- 原始数据集：LeRobot-worldwide-hackathon/78-LeScholars-smolvla-fortune-cookie-dataset
- LeRobot 代码库版本：
v2.1 - 分割：
train（0:55） - 源数据布局：
data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet - 源视频布局：
videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4
验证
- 转换后的 TsFile 通过了项目管线的验证，并与 TsFile Python SDK 读取结果一致。
- 验证数据：Parquet 行数 25,478、TsFile 元数据行数 25,478、TsFile 查询行数 25,478、TsFile 大小 633,680 字节。
使用示例
python from tsfile import TsFileReader
path = "data/lescholars_smolvla_fortune_cookie_dataset.tsfile" with TsFileReader(path) as reader: schemas = reader.get_all_table_schemas() print(schemas.keys())
