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# Minecraft Wood-Chopping Scenarios

Dataset d'imitation learning (behavioral cloning) enregistré dans
Minecraft Java 1.21.1 avec un mod Fabric custom.

50 épisodes de coupe d'arbres en survie, 20 Hz, avec randomisation
de l'inventaire, de la vie et de la faim au début de chaque épisode.

## Structure

- `data/scenario-XXXX.parquet` : un fichier par épisode, une ligne par tick
- `meta/scenario-XXXX.json` : métadonnées de l'épisode (rayons, fréquence, dimension)

## Colonnes principales (parquet)

| Colonne | Type | Description |
|---|---|---|
| `tick` | int | numéro du tick dans l'épisode (20 Hz) |
| `player` | struct | x, y, z (ABSOLUS), yaw, pitch, on_ground, health, food, sneaking, sprinting |
| `actions` | struct | forward, back, left, right, jump, sneak, sprint, attack, use, drop, swap_hands, open_inventory, pick_block, dyaw, dpitch |
| `held_slot` | int | slot de la hotbar tenu |
| `screen_open` | bool | un GUI est-il ouvert |
| `events` | list | événements discrets (attack_block, slot_click, drop_item, select_slot, screen_open...) |
| `target` | struct | bloc/entité visé au crosshair (coords relatives) |
| `blocks` | list | snapshot tous les 10 ticks : [dx, dy, dz, block_state_id] RELATIFS au joueur, blocs avec une face à l'air, rayon 48 |
| `entities` | list | snapshot : [id, type_raw_id, rx, ry, rz] RELATIFS, rayon 48 |
| `inventory` | list | snapshot : [slot, item_raw_id, count] |

## Notes importantes

- `player.x` / `player.z` sont des coordonnées **absolues** monde (le joueur a été
  téléporté aléatoirement via /spreadplayers). Pour l'entraînement, les ignorer
  ou les relativiser au tick 0.
- `blocks`, `entities` et `target` sont en coordonnées **relatives** au joueur.
- Les IDs de blocs/items/entités sont des raw IDs de registres Minecraft 1.21.1.
- Les épisodes où la randomisation a injecté des items : le label de succès
  se calcule par delta d'inventaire (bûches fin - bûches début), pas en valeur absolue.

## Citation

```bibtex
@dataset{minecraft_wood_scenarios,
  title  = {Minecraft Wood-Chopping Scenarios},
  author = {NathMen},
  year   = {2026}
}