new_gtor

该数据集是源数据集FeiYjf/new_GtoR的TsFile转换版本，属于LeRobot SO-100机器人数据集，主要用于教程目的。数据集包含时间序列模态，但原始相机视频未包含在此转换中，可在源数据集中获取。其规模包括378个训练片段、126,369帧、1个任务和756个视频，采样率为30 fps。转换后的TsFile文件位于data/new_gtor.tsfile，包含时间列（以毫秒为单位）、标签列（如episode_index和task_index）和字段列（如action_0到action_5以及observation_state_0到observation_state_5，这些向量对应机器人的关节控制状态和观测状态）。数据集主要用于机器人学习和时间序列分析任务。This dataset is a TsFile conversion version of the source dataset FeiYjf/new_GtoR, which is a LeRobot SO-100 robot dataset for tutorial purposes. It contains time series modalities, with the original camera videos not included in this conversion but available in the source dataset. The dataset has a scale of 378 training episodes, 126,369 frames, 1 task, and 756 videos, with a sampling rate of 30 fps. The converted TsFile is located at data/new_gtor.tsfile, including a time column (in milliseconds), label columns (such as episode_index and task_index), and field columns (such as action_0 to action_5 and observation_state_0 to observation_state_5, which correspond to the robots joint control states and observation states). The dataset is primarily used for robot learning and time series analysis tasks.

原始信息汇总

数据集总览

• 数据集名称: new_GtoR TsFile
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (Robotics)
• 标签: LeRobot, tutorial, so100, robotics, tsfile, time-series
• 模态: 时间序列 (Timeseries)
• 数据集大小: 378 个片段 (episodes), 126,369 帧 (frames), 1 个任务 (task), 1 个数据块, 756 个视频
• 采样率: 30 fps
• 机器人类型: SO-100
• 原始数据集: FeiYjf/new_GtoR（LeRobot 格式）
• 转换说明: 本数据集是原始数据集的 TsFile 转换版本，不包含原始摄像头视频，视频仍保留在原始数据集的 videos/ 目录下。

数据集结构与内容

• 数据文件: data/new_gtor.tsfile 是唯一的 TsFile 文件。
• 表格名称: new_gtor
• 行数: 126,369 行
• 时间精度: 毫秒 (milliseconds)
• 时间列: Time 由 round(timestamp * 1000) 生成，在每个片段内时间会重置。episode_index 和 task_index 共同标识序列。

列（Columns）

TAG 列（标签列）:

• episode_index: 片段索引
• task_index: 任务索引

FIELD 列（字段列）:

• frame_index: 帧索引
• sample_index: 样本索引（由原始数据集的 index 列重命名而来）
• action_0 ~ action_5: 动作向量（6 维，已展开为标量）
• observation_state_0 ~ observation_state_5: 观测状态向量（6 维，已展开为标量）

动作/观测状态向量元素顺序（对应机器人关节）:

• main_shoulder_pan
• main_shoulder_lift
• main_elbow_flex
• main_wrist_flex
• main_wrist_roll
• main_gripper

缺失的列: 视频特征（observation.images.left 和 observation.images.right）未包含在本数据集中，如需对齐帧的视觉数据，请参考原始数据集中的视频文件。

转换细节

• 所有 378 个训练片段被存储在单个 TsFile 中，使用 TsFile 表格模型，episode_index 和 task_index 作为 TAG 列。
• 原始 timestamp 列未被保留为 FIELD，因为它是 Time 的来源，转换后等于 Time / 1000 秒。
• 原始 index 列被重命名为 sample_index。
• action[6] 被展平为标量 FLOAT 字段 action_0 到 action_5。
• observation.state[6] 被展平为标量 FLOAT 字段 observation_state_0 到 observation_state_5。

使用示例

python from tsfile import TsFileReader

path = "data/new_gtor.tsfile" reader = TsFileReader(path)

columns = [ "episode_index", "task_index", "frame_index", "sample_index", "action_0", "observation_state_0", ]

with reader.query_table("new_gtor", columns, batch_size=1024) as result: batch = result.read_arrow_batch() if batch is not None: df = batch.to_pandas() print(df.head())