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license: mit
task_categories:
- robotics
tags:
- LeRobot
- tsfile
- time-series
- timeseries
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# lerobot_pusht (TsFile 格式)

> 本数据集由 HuggingFace 数据集 [**lerobot/pusht**](https://huggingface.co/datasets/lerobot/pusht) 转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式。
> **原始数据集**：https://huggingface.co/datasets/lerobot/pusht

## 数据集简介

Push-T 是 **Diffusion Policy**（Chi et al. 2023）提出的机械臂操作基准任务：智能体需把一个 T 形物块推到目标位姿。本数据集使用 [LeRobot](https://github.com/huggingface/lerobot) 采集（codebase v2.0），是其**低维状态版本**——二维末端执行器状态与二维动作的时间序列。

- **Homepage**：https://diffusion-policy.cs.columbia.edu/
- **Paper**：https://arxiv.org/abs/2303.04137v5
- **License**：MIT
- **规模**：206 episodes / 25,650 frames / 1 task
- **采样率**：10 fps（每帧 100 ms）

## 原始数据结构

| 列 | 类型 | 说明 |
|----|------|------|
| `observation.state` | float32[2] | 末端执行器状态（x, y） |
| `action` | float32[2] | 动作（x, y） |
| `episode_index` | int64 | episode 序号 |
| `frame_index` | int64 | episode 内帧序号 |
| `timestamp` | float32 | episode 内相对秒数 |
| `next.reward` | float32 | 奖励 |
| `next.done` / `next.success` | bool | 终止 / 成功标志 |
| `index` | int64 | 全局样本序号 |
| `task_index` | int64 | 任务序号 |
| `observation.image` | video[96×96×3] | （**未包含**，本低维版本不含图像） |

## 转换为 TsFile 的说明

转换走「脚本预处理 + Apache TsFile Java 工具（schema 模式）」路径：

- **数组展开**：`observation.state[2]` → `state_0`、`state_1`；`action[2]` → `action_0`、`action_1`（保持 float32 单精度 → TsFile `FLOAT`）。
- **列名清洗**：`.` 统一替换为 `_`（`next.reward` → `next_reward` 等）。
- **时间轴**：`Time = frame_index × 100ms`（10 fps），时间精度 `ms`。
- **Tag 列（设备维度）**：`episode_id`、`task_id` 声明为 TsFile **TAG**，因此每个 episode 是独立 device，各自时间轴从 0 开始、互不冲突。
- **⚠️ 丢弃的列**：原始 `timestamp`（episode 相对秒数，float）被丢弃，因为它在不同 episode 间会重复；改用 `frame_index × 100ms` 的整数毫秒时间轴。其余列全部保留。

转换后表名为 `pusht`，单文件 `lerobot_pusht.tsfile`，共 25,650 行。

## 用法

```python
# 用 Apache TsFile SDK 读取 lerobot_pusht.tsfile
from tsfile import TsFileReader
reader = TsFileReader("lerobot_pusht.tsfile")
# table "pusht"：tag 列 episode_id / task_id，其余为 field 测点
```

## 引用

```bibtex
@article{chi2024diffusionpolicy,
    author = {Cheng Chi and Zhenjia Xu and Siyuan Feng and Eric Cousineau and Yilun Du and Benjamin Burchfiel and Russ Tedrake and Shuran Song},
    title ={Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion},
    journal = {The International Journal of Robotics Research},
    year = {2024},
}
```