berkeley_cable_routing

berkeley_cable_routing数据集是一个从Hugging Face数据集lerobot/berkeley_cable_routing转换而来的TsFile格式数据集，专注于机器人学任务中的电缆路由。它包含时间序列数据，采样率为10 fps，共有42,328行数据，覆盖训练分割。数据包括观察状态（observation_state_0到observation_state_7）、动作（action_0到action_6）、奖励（next_reward）和完成标志（next_done）等字段，并进行了列重命名和扁平化处理。原始数据中的视频流未包含在此转换版本中，需参考原始数据集获取。数据集基于LeRobot v3代码库创建，遵循Apache 2.0许可证。

The berkeley_cable_routing dataset is a TsFile format dataset converted from the Hugging Face dataset lerobot/berkeley_cable_routing, focusing on cable routing in robotics tasks. It contains time-series data with a sampling rate of 10 fps, totaling 42,328 rows, covering the training split. The data includes fields such as observation states (observation_state_0 to observation_state_7), actions (action_0 to action_6), rewards (next_reward), and completion flags (next_done), with column renaming and flattening applied. The video streams from the original data are not included in this converted version, and users should refer to the original dataset for access. The dataset is created based on the LeRobot v3 codebase and follows the Apache 2.0 license.

原始信息汇总

数据集概述：berkeley_cable_routing

• 许可证：Apache-2.0
• 任务类型：机器人技术
• 数据集标签：LeRobot、tsfile、时间序列
• 数据集名称：berkeley_cable_routing
• 来源：该数据集是 Hugging Face 数据集 lerobot/berkeley_cable_routing 的 TsFile 格式转换版本。
• 模态：时间序列（原始仓库包含视频流，本转换版本不包含视频）。

原始数据集信息

• 原始数据集：lerobot/berkeley_cable_routing
• 许可证：Apache-2.0
• LeRobot 代码库版本：v3.0
• 机器人类型：未知
• 任务：布线（route cable）
• 数据划分：训练集（train），索引范围 0 到 1647。
• 数据规模：1,647 个片段、42,328 帧、1 个任务。
• 采样率：10 fps
• 源数据存储格式：data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 源视频存储格式：videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

转换后文件

• TsFile 文件：data/berkeley_cable_routing.tsfile
• 转换后的行数：42,328
• TsFile 表名：berkeley_cable_routing
• 时间精度：毫秒
• TAG 列：episode_index、task_index

数据模式（Schema）

• 时间：由 round(timestamp * 1000) 合成，单位为毫秒，源 timestamp 列被移除。
• TAG 列：
  • episode_index
  • task_index
• FIELD 列：
  • frame_index
  • sample_index（由源 index 重命名）
  • next_reward（由源 next.reward 重命名）
  • next_done（由源 next.done 重命名，存储为 0/1）
  • observation_state_0 至 observation_state_8
  • action_0 至 action_6
• 向量特征：通过用下划线替换点号来展平，例如 observation.state 变为 observation_state_0 至 observation_state_8，action 变为 action_0 至 action_6。

视频策略

• 未转换的视频特征：
  • observation.images.top_image
  • observation.images.wrist225_image
  • observation.images.wrist45_image
  • observation.images.image
• 视频获取：如需视频数据，请使用原始数据集：lerobot/berkeley_cable_routing/videos

验证结果

• 分阶段 Parquet 行数：42,328
• TsFile 元数据行数：42,328
• TsFile 查询行数：42,328

使用方式

python from tsfile import TsFileReader

path = "data/berkeley_cable_routing.tsfile" with TsFileReader(path) as reader: schemas = reader.get_all_table_schemas() print(schemas.keys())