robomimic_mg

  • Açıklama :

Robomimic makinesi tarafından oluşturulan veri kümeleri, yoğun bir ödülle eğitilmiş bir Yumuşak Aktör Eleştirmeni aracısı kullanılarak toplandı. Her veri kümesi, aracının yeniden oynatma arabelleğinden oluşur.

Her görevin iki versiyonu vardır: biri düşük boyutlu gözlemler ( low_dim ) ve diğeri görüntüler ( image ).

Veri kümeleri, adımları ve bölümleri temsil etmek için RLDS biçimini izler.

@inproceedings{robomimic2021,
  title={What Matters in Learning from Offline Human Demonstrations for Robot Manipulation},
  author={Ajay Mandlekar and Danfei Xu and Josiah Wong and Soroush Nasiriany
          and Chen Wang and Rohun Kulkarni and Li Fei-Fei and Silvio Savarese
          and Yuke Zhu and Roberto Mart\'{i}n-Mart\'{i}n},
  booktitle={Conference on Robot Learning},
  year={2021}
}

robomimic_mg/lift_mg_image (varsayılan yapılandırma)

  • İndirme boyutu : 18.04 GiB

  • Veri kümesi boyutu : 2.73 GiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 1.500
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'object': Tensor(shape=(10,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_kimliği tensör sicim
ufuk tensör int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7,) şamandıra64
adımlar/indirim tensör int32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/agentview_image resim (84, 84, 3) uint8
adımlar/gözlem/nesne tensör (10,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) şamandıra64 Bitiş efektör konumu
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) şamandıra64 Uç efektör yönlendirmesi
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) şamandıra64 Uç efektör açısal hız
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) şamandıra64 Son efektör kartezyen hız
adımlar/gözlem/robot0_eye_in_hand_image resim (84, 84, 3) uint8
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) şamandıra64 Kıskaç konumu
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) şamandıra64 Kıskaç hızı
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7,) şamandıra64 7DOF ortak pozisyonları
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7,) şamandıra64 7DOF ortak hızları
adımlar/ödül tensör şamandıra64
adımlar/durumlar tensör (32,) şamandıra64

robomimic_mg/lift_mg_low_dim

  • İndirme boyutu : 302.25 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 195.10 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Yalnızca shuffle_files=False (tren) olduğunda

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 1.500
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(10,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_kimliği tensör sicim
ufuk tensör int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7,) şamandıra64
adımlar/indirim tensör int32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/nesne tensör (10,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) şamandıra64 Bitiş efektör konumu
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) şamandıra64 Uç efektör yönlendirmesi
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) şamandıra64 Uç efektör açısal hız
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) şamandıra64 Son efektör kartezyen hız
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) şamandıra64 Kıskaç konumu
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) şamandıra64 Kıskaç hızı
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7,) şamandıra64 7DOF ortak pozisyonları
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7,) şamandıra64 7DOF ortak hızları
adımlar/ödül tensör şamandıra64
adımlar/durumlar tensör (32,) şamandıra64

robomimic_mg/can_mg_image

  • İndirme boyutu : 47.14 GiB

  • Veri kümesi boyutu : 11.15 GiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 3.900
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_kimliği tensör sicim
ufuk tensör int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7,) şamandıra64
adımlar/indirim tensör int32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/agentview_image resim (84, 84, 3) uint8
adımlar/gözlem/nesne tensör (14,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) şamandıra64 Bitiş efektör konumu
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) şamandıra64 Uç efektör yönlendirmesi
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) şamandıra64 Uç efektör açısal hız
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) şamandıra64 Son efektör kartezyen hız
adımlar/gözlem/robot0_eye_in_hand_image resim (84, 84, 3) uint8
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) şamandıra64 Kıskaç konumu
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) şamandıra64 Kıskaç hızı
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7,) şamandıra64 7DOF ortak pozisyonları
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7,) şamandıra64 7DOF ortak hızları
adımlar/ödül tensör şamandıra64
adımlar/durumlar tensör (71,) şamandıra64

robomimic_mg/can_mg_low_dim

  • İndirme boyutu : 1.01 GiB

  • Veri kümesi boyutu : 697.71 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 3.900
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_kimliği tensör sicim
ufuk tensör int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7,) şamandıra64
adımlar/indirim tensör int32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/nesne tensör (14,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) şamandıra64 Bitiş efektör konumu
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) şamandıra64 Uç efektör yönlendirmesi
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) şamandıra64 Uç efektör açısal hız
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) şamandıra64 Son efektör kartezyen hız
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) şamandıra64 Kıskaç konumu
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) şamandıra64 Kıskaç hızı
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7,) şamandıra64 7DOF ortak pozisyonları
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7,) şamandıra64 7DOF ortak hızları
adımlar/ödül tensör şamandıra64
adımlar/durumlar tensör (71,) şamandıra64
,

  • Açıklama :

Robomimic makinesi tarafından oluşturulan veri kümeleri, yoğun bir ödülle eğitilmiş bir Yumuşak Aktör Eleştirmeni aracısı kullanılarak toplandı. Her veri kümesi, aracının yeniden oynatma arabelleğinden oluşur.

Her görevin iki versiyonu vardır: biri düşük boyutlu gözlemler ( low_dim ) ve diğeri görüntüler ( image ).

Veri kümeleri, adımları ve bölümleri temsil etmek için RLDS biçimini izler.

@inproceedings{robomimic2021,
  title={What Matters in Learning from Offline Human Demonstrations for Robot Manipulation},
  author={Ajay Mandlekar and Danfei Xu and Josiah Wong and Soroush Nasiriany
          and Chen Wang and Rohun Kulkarni and Li Fei-Fei and Silvio Savarese
          and Yuke Zhu and Roberto Mart\'{i}n-Mart\'{i}n},
  booktitle={Conference on Robot Learning},
  year={2021}
}

robomimic_mg/lift_mg_image (varsayılan yapılandırma)

  • İndirme boyutu : 18.04 GiB

  • Veri kümesi boyutu : 2.73 GiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 1.500
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'object': Tensor(shape=(10,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_kimliği tensör sicim
ufuk tensör int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7,) şamandıra64
adımlar/indirim tensör int32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/agentview_image resim (84, 84, 3) uint8
adımlar/gözlem/nesne tensör (10,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) şamandıra64 Bitiş efektör konumu
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) şamandıra64 Uç efektör yönlendirmesi
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) şamandıra64 Uç efektör açısal hız
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) şamandıra64 Son efektör kartezyen hız
adımlar/gözlem/robot0_eye_in_hand_image resim (84, 84, 3) uint8
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) şamandıra64 Kıskaç konumu
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) şamandıra64 Kıskaç hızı
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7,) şamandıra64 7DOF ortak pozisyonları
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7,) şamandıra64 7DOF ortak hızları
adımlar/ödül tensör şamandıra64
adımlar/durumlar tensör (32,) şamandıra64

robomimic_mg/lift_mg_low_dim

  • İndirme boyutu : 302.25 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 195.10 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Yalnızca shuffle_files=False (tren) olduğunda

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 1.500
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(10,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_kimliği tensör sicim
ufuk tensör int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7,) şamandıra64
adımlar/indirim tensör int32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/nesne tensör (10,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) şamandıra64 Bitiş efektör konumu
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) şamandıra64 Uç efektör yönlendirmesi
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) şamandıra64 Uç efektör açısal hız
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) şamandıra64 Son efektör kartezyen hız
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) şamandıra64 Kıskaç konumu
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) şamandıra64 Kıskaç hızı
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7,) şamandıra64 7DOF ortak pozisyonları
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7,) şamandıra64 7DOF ortak hızları
adımlar/ödül tensör şamandıra64
adımlar/durumlar tensör (32,) şamandıra64

robomimic_mg/can_mg_image

  • İndirme boyutu : 47.14 GiB

  • Veri kümesi boyutu : 11.15 GiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 3.900
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_kimliği tensör sicim
ufuk tensör int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7,) şamandıra64
adımlar/indirim tensör int32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/agentview_image resim (84, 84, 3) uint8
adımlar/gözlem/nesne tensör (14,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) şamandıra64 Bitiş efektör konumu
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) şamandıra64 Uç efektör yönlendirmesi
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) şamandıra64 Uç efektör açısal hız
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) şamandıra64 Son efektör kartezyen hız
adımlar/gözlem/robot0_eye_in_hand_image resim (84, 84, 3) uint8
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) şamandıra64 Kıskaç konumu
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) şamandıra64 Kıskaç hızı
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7,) şamandıra64 7DOF ortak pozisyonları
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7,) şamandıra64 7DOF ortak hızları
adımlar/ödül tensör şamandıra64
adımlar/durumlar tensör (71,) şamandıra64

robomimic_mg/can_mg_low_dim

  • İndirme boyutu : 1.01 GiB

  • Veri kümesi boyutu : 697.71 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 3.900
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_kimliği tensör sicim
ufuk tensör int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7,) şamandıra64
adımlar/indirim tensör int32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/nesne tensör (14,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) şamandıra64 Bitiş efektör konumu
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) şamandıra64 Uç efektör yönlendirmesi
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) şamandıra64 Uç efektör açısal hız
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) şamandıra64 Son efektör kartezyen hız
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) şamandıra64 Kıskaç konumu
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) şamandıra64 Kıskaç hızı
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7,) şamandıra64 7DOF ortak pozisyonları
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7,) şamandıra64 7DOF ortak hızları
adımlar/ödül tensör şamandıra64
adımlar/durumlar tensör (71,) şamandıra64