- الوصف :
تم جمع مجموعات البيانات البشرية المحاكاة الروبوتية بواسطة مشغل واحد ماهر باستخدام منصة RoboTurk (باستثناء Transport ، التي كان لديها مشغلان بارعون يعملان معًا). تتكون كل مجموعة بيانات من 200 مسار ناجح.
كل مهمة لها نسختان: واحدة مع ملاحظات ذات أبعاد منخفضة ( low_dim
) ، والأخرى مع الصور ( image
).
تتبع مجموعات البيانات تنسيق RLDS لتمثيل الخطوات والحلقات.
الصفحة الرئيسية : https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/
كود المصدر :
tfds.datasets.robomimic_ph.Builder
إصدارات :
-
1.0.0
: الإصدار الأولي. -
1.0.1
(افتراضي): تم تحديث الاقتباس.
-
الانقسامات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 200 |
المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر المستند
as_supervised
):None
الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.
أمثلة ( tfds.as_dataframe ): مفقود.
الاقتباس :
@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_ph / lift_ph_image (التكوين الافتراضي)
حجم التحميل :
798.43 MiB
حجم مجموعة البيانات :
114.47 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم
هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
20 في المئة | موتر | منطقي | ||
20_percent_train | موتر | منطقي | ||
20_percent_valid | موتر | منطقي | ||
50 في المئة | موتر | منطقي | ||
50_percent_train | موتر | منطقي | ||
50_percent_valid | موتر | منطقي | ||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / وكيل view_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (10 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eye_in_hand_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (32 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
robomimic_ph / lift_ph_low_dim
حجم التحميل :
17.69 MiB
حجم مجموعة البيانات :
8.50 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم
هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
20 في المئة | موتر | منطقي | ||
20_percent_train | موتر | منطقي | ||
20_percent_valid | موتر | منطقي | ||
50 في المئة | موتر | منطقي | ||
50_percent_train | موتر | منطقي | ||
50_percent_valid | موتر | منطقي | ||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (10 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (32 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
robomimic_ph / can_ph_image
حجم التحميل :
1.87 GiB
حجم مجموعة البيانات :
474.55 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
20 في المئة | موتر | منطقي | ||
20_percent_train | موتر | منطقي | ||
20_percent_valid | موتر | منطقي | ||
50 في المئة | موتر | منطقي | ||
50_percent_train | موتر | منطقي | ||
50_percent_valid | موتر | منطقي | ||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / وكيل view_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (14 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eye_in_hand_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (71 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
robomimic_ph / can_ph_low_dim
حجم التحميل :
43.38 MiB
حجم مجموعة البيانات :
27.73 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم
هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
20 في المئة | موتر | منطقي | ||
20_percent_train | موتر | منطقي | ||
20_percent_valid | موتر | منطقي | ||
50 في المئة | موتر | منطقي | ||
50_percent_train | موتر | منطقي | ||
50_percent_valid | موتر | منطقي | ||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (14 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (71 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
robomimic_ph / square_ph_image
حجم التحميل :
2.42 GiB
حجم مجموعة البيانات :
401.28 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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=(45,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
20 في المئة | موتر | منطقي | ||
20_percent_train | موتر | منطقي | ||
20_percent_valid | موتر | منطقي | ||
50 في المئة | موتر | منطقي | ||
50_percent_train | موتر | منطقي | ||
50_percent_valid | موتر | منطقي | ||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / وكيل view_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (14 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eye_in_hand_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (45 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
محاكاة الروبوت / square_ph_low_dim
حجم التحميل :
47.69 MiB
حجم مجموعة البيانات :
29.91 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم
هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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=(45,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
20 في المئة | موتر | منطقي | ||
20_percent_train | موتر | منطقي | ||
20_percent_valid | موتر | منطقي | ||
50 في المئة | موتر | منطقي | ||
50_percent_train | موتر | منطقي | ||
50_percent_valid | موتر | منطقي | ||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (14 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (45 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
robomimic_ph / transport_ph_image
حجم التحميل :
15.07 GiB
حجم مجموعة البيانات :
3.64 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'episode_id': string,
'horizon': int32,
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
'discount': int32,
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': FeaturesDict({
'object': Tensor(shape=(41,), 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),
'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot1_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'robot1_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'shouldercamera0_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
'shouldercamera1_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
}),
'reward': float64,
'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
20 في المئة | موتر | منطقي | ||
20_percent_train | موتر | منطقي | ||
20_percent_valid | موتر | منطقي | ||
50 في المئة | موتر | منطقي | ||
50_percent_train | موتر | منطقي | ||
50_percent_valid | موتر | منطقي | ||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (14 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (41 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eye_in_hand_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
الخطوات / الملاحظة / robot1_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot1_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot1_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot1_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot1_eye_in_hand_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
الخطوات / الملاحظة / robot1_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot1_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot1_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot1_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot1_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot1_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / ملاحظة / shouldercamera0_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
خطوات / ملاحظة / shouldercamera1_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (115 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
robomimic_ph / transport_ph_low_dim
حجم التحميل :
294.70 MiB
حجم مجموعة البيانات :
208.05 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): فقط عندما يكون
shuffle_files=False
(قطار)هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'episode_id': string,
'horizon': int32,
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
'discount': int32,
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': FeaturesDict({
'object': Tensor(shape=(41,), 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),
'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'robot1_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
}),
'reward': float64,
'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
20 في المئة | موتر | منطقي | ||
20_percent_train | موتر | منطقي | ||
20_percent_valid | موتر | منطقي | ||
50 في المئة | موتر | منطقي | ||
50_percent_train | موتر | منطقي | ||
50_percent_valid | موتر | منطقي | ||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (14 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (41 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
الخطوات / الملاحظة / robot1_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot1_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot1_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot1_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot1_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot1_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot1_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot1_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot1_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot1_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (115 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
robomimic_ph / tool_hang_ph_image
حجم التحميل :
61.96 GiB
حجم مجموعة البيانات :
9.10 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
هيكل الميزة :
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=(44,), 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=(240, 240, 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),
'sideview_image': Image(shape=(240, 240, 3), dtype=uint8),
}),
'reward': float64,
'states': Tensor(shape=(58,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (44 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eye_in_hand_image | صورة | (240 ، 240 ، 3) | uint8 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
الخطوات / الملاحظة / sideview_image | صورة | (240 ، 240 ، 3) | uint8 | |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (58 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
robomimic_ph / tool_hang_ph_low_dim
حجم التحميل :
192.29 MiB
حجم مجموعة البيانات :
121.77 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم
هيكل الميزة :
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=(44,), 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=(58,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (44 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (58 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
- الوصف :
تم جمع مجموعات البيانات البشرية المحاكاة الروبوتية بواسطة مشغل واحد ماهر باستخدام منصة RoboTurk (باستثناء Transport ، التي كان لديها مشغلان بارعون يعملان معًا). تتكون كل مجموعة بيانات من 200 مسار ناجح.
كل مهمة لها نسختان: واحدة مع ملاحظات منخفضة الأبعاد ( low_dim
) ، والأخرى مع الصور ( image
).
تتبع مجموعات البيانات تنسيق RLDS لتمثيل الخطوات والحلقات.
الصفحة الرئيسية : https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/
كود المصدر :
tfds.datasets.robomimic_ph.Builder
إصدارات :
-
1.0.0
: الإصدار الأولي. -
1.0.1
(افتراضي): تم تحديث الاقتباس.
-
الانقسامات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 200 |
المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر المستند
as_supervised
):None
الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.
أمثلة ( tfds.as_dataframe ): مفقود.
الاقتباس :
@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_ph / lift_ph_image (التكوين الافتراضي)
حجم التحميل :
798.43 MiB
حجم مجموعة البيانات :
114.47 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم
هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
20 في المئة | موتر | منطقي | ||
20_percent_train | موتر | منطقي | ||
20_percent_valid | موتر | منطقي | ||
50 في المئة | موتر | منطقي | ||
50_percent_train | موتر | منطقي | ||
50_percent_valid | موتر | منطقي | ||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / وكيل view_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (10 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eye_in_hand_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (32 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
robomimic_ph / lift_ph_low_dim
حجم التحميل :
17.69 MiB
حجم مجموعة البيانات :
8.50 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم
هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
20 في المئة | موتر | منطقي | ||
20_percent_train | موتر | منطقي | ||
20_percent_valid | موتر | منطقي | ||
50 في المئة | موتر | منطقي | ||
50_percent_train | موتر | منطقي | ||
50_percent_valid | موتر | منطقي | ||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (10 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (32 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
robomimic_ph / can_ph_image
حجم التحميل :
1.87 GiB
حجم مجموعة البيانات :
474.55 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
20 في المئة | موتر | منطقي | ||
20_percent_train | موتر | منطقي | ||
20_percent_valid | موتر | منطقي | ||
50 في المئة | موتر | منطقي | ||
50_percent_train | موتر | منطقي | ||
50_percent_valid | موتر | منطقي | ||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / وكيل view_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (14 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eye_in_hand_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (71 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
robomimic_ph / can_ph_low_dim
حجم التحميل :
43.38 MiB
حجم مجموعة البيانات :
27.73 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم
هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
20 في المئة | موتر | منطقي | ||
20_percent_train | موتر | منطقي | ||
20_percent_valid | موتر | منطقي | ||
50 في المئة | موتر | منطقي | ||
50_percent_train | موتر | منطقي | ||
50_percent_valid | موتر | منطقي | ||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (14 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (71 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
robomimic_ph / square_ph_image
حجم التحميل :
2.42 GiB
حجم مجموعة البيانات :
401.28 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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=(45,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
20 في المئة | موتر | منطقي | ||
20_percent_train | موتر | منطقي | ||
20_percent_valid | موتر | منطقي | ||
50 في المئة | موتر | منطقي | ||
50_percent_train | موتر | منطقي | ||
50_percent_valid | موتر | منطقي | ||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / وكيل view_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (14 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eye_in_hand_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (45 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
محاكاة الروبوت / square_ph_low_dim
حجم التحميل :
47.69 MiB
حجم مجموعة البيانات :
29.91 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم
هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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=(45,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
20 في المئة | موتر | منطقي | ||
20_percent_train | موتر | منطقي | ||
20_percent_valid | موتر | منطقي | ||
50 في المئة | موتر | منطقي | ||
50_percent_train | موتر | منطقي | ||
50_percent_valid | موتر | منطقي | ||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (14 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (45 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
robomimic_ph / transport_ph_image
حجم التحميل :
15.07 GiB
حجم مجموعة البيانات :
3.64 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'episode_id': string,
'horizon': int32,
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
'discount': int32,
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': FeaturesDict({
'object': Tensor(shape=(41,), 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),
'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot1_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'robot1_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'shouldercamera0_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
'shouldercamera1_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
}),
'reward': float64,
'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
20 في المئة | موتر | منطقي | ||
20_percent_train | موتر | منطقي | ||
20_percent_valid | موتر | منطقي | ||
50 في المئة | موتر | منطقي | ||
50_percent_train | موتر | منطقي | ||
50_percent_valid | موتر | منطقي | ||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (14 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (41 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eye_in_hand_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
الخطوات / الملاحظة / robot1_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot1_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot1_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot1_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot1_eye_in_hand_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
الخطوات / الملاحظة / robot1_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot1_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot1_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot1_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot1_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot1_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / ملاحظة / shouldercamera0_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
خطوات / ملاحظة / shouldercamera1_image | صورة | (84 ، 84 ، 3) | uint8 | |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (115 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
robomimic_ph / transport_ph_low_dim
حجم التحميل :
294.70 MiB
حجم مجموعة البيانات :
208.05 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): فقط عندما يكون
shuffle_files=False
(قطار)هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'episode_id': string,
'horizon': int32,
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
'discount': int32,
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': FeaturesDict({
'object': Tensor(shape=(41,), 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),
'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'robot1_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
}),
'reward': float64,
'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
20 في المئة | موتر | منطقي | ||
20_percent_train | موتر | منطقي | ||
20_percent_valid | موتر | منطقي | ||
50 في المئة | موتر | منطقي | ||
50_percent_train | موتر | منطقي | ||
50_percent_valid | موتر | منطقي | ||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (14 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_terminal | موتر | منطقي | ||
خطوات / ملاحظة | الميزات | |||
خطوات / ملاحظة / كائن | موتر | (41 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot0_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot0_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot0_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
الخطوات / الملاحظة / robot1_eef_pos | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | موقف المستجيب النهائي |
خطوات / الملاحظة / robot1_eef_quat | موتر | (4 ،) | تعويم 64 | اتجاه المستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot1_eef_vel_ang | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الزاوية للمستجيب النهائي |
الخطوات / الملاحظة / robot1_eef_vel_lin | موتر | (3 ،) | تعويم 64 | السرعة الديكارتية النهائية المستجيب |
الخطوات / الملاحظة / robot1_gripper_qpos | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | موقف القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot1_gripper_qvel | موتر | (2 ،) | تعويم 64 | سرعة القابض |
الخطوات / الملاحظة / robot1_joint_pos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات / الملاحظة / robot1_joint_pos_cos | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot1_joint_pos_sin | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
الخطوات / الملاحظة / robot1_joint_vel | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | سرعات مشتركة 7DOF |
خطوات / مكافأة | موتر | تعويم 64 | ||
الخطوات / الدول | موتر | (115 ،) | تعويم 64 | |
يدرب | موتر | منطقي | ||
صالح | موتر | منطقي |
robomimic_ph / tool_hang_ph_image
حجم التحميل :
61.96 GiB
حجم مجموعة البيانات :
9.10 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا
هيكل الميزة :
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=(44,), 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=(240, 240, 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),
'sideview_image': Image(shape=(240, 240, 3), dtype=uint8),
}),
'reward': float64,
'states': Tensor(shape=(58,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
معرّف_حلقة | موتر | خيط | ||
الأفق | موتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
خطوات / عمل | موتر | (7 ،) | تعويم 64 | |
خطوات / خصم | موتر | int32 | ||
الخطوات / is_first | موتر | منطقي | ||
الخطوات / is_last | Tensor | bool | ||
steps/is_terminal | Tensor | bool | ||
steps/observation | FeaturesDict | |||
steps/observation/object | Tensor | (44,) | float64 | |
steps/observation/robot0_eef_pos | Tensor | (3,) | float64 | End-effector position |
steps/observation/robot0_eef_quat | Tensor | (4,) | float64 | End-effector orientation |
steps/observation/robot0_eef_vel_ang | Tensor | (3,) | float64 | End-effector angular velocity |
steps/observation/robot0_eef_vel_lin | Tensor | (3,) | float64 | End-effector cartesian velocity |
steps/observation/robot0_eye_in_hand_image | Image | (240, 240, 3) | uint8 | |
steps/observation/robot0_gripper_qpos | Tensor | (2,) | float64 | Gripper position |
steps/observation/robot0_gripper_qvel | Tensor | (2,) | float64 | Gripper velocity |
steps/observation/robot0_joint_pos | Tensor | (7,) | float64 | 7DOF joint positions |
steps/observation/robot0_joint_pos_cos | Tensor | (7,) | float64 | |
steps/observation/robot0_joint_pos_sin | Tensor | (7,) | float64 | |
steps/observation/robot0_joint_vel | Tensor | (7,) | float64 | 7DOF joint velocities |
steps/observation/sideview_image | Image | (240, 240, 3) | uint8 | |
steps/reward | Tensor | float64 | ||
steps/states | Tensor | (58,) | float64 | |
train | Tensor | bool | ||
valid | Tensor | bool |
robomimic_ph/tool_hang_ph_low_dim
Download size :
192.29 MiB
Dataset size :
121.77 MiB
Auto-cached ( documentation ): Yes
Feature structure :
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=(44,), 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=(58,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- Feature documentation :
Feature | Class | Shape | Dtype | Description |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
episode_id | Tensor | string | ||
horizon | Tensor | int32 | ||
steps | Dataset | |||
steps/action | Tensor | (7,) | float64 | |
steps/discount | Tensor | int32 | ||
steps/is_first | Tensor | bool | ||
steps/is_last | Tensor | bool | ||
steps/is_terminal | Tensor | bool | ||
steps/observation | FeaturesDict | |||
steps/observation/object | Tensor | (44,) | float64 | |
steps/observation/robot0_eef_pos | Tensor | (3,) | float64 | End-effector position |
steps/observation/robot0_eef_quat | Tensor | (4,) | float64 | End-effector orientation |
steps/observation/robot0_eef_vel_ang | Tensor | (3,) | float64 | End-effector angular velocity |
steps/observation/robot0_eef_vel_lin | Tensor | (3,) | float64 | End-effector cartesian velocity |
steps/observation/robot0_gripper_qpos | Tensor | (2,) | float64 | Gripper position |
steps/observation/robot0_gripper_qvel | Tensor | (2,) | float64 | Gripper velocity |
steps/observation/robot0_joint_pos | Tensor | (7,) | float64 | 7DOF joint positions |
steps/observation/robot0_joint_pos_cos | Tensor | (7,) | float64 | |
steps/observation/robot0_joint_pos_sin | Tensor | (7,) | float64 | |
steps/observation/robot0_joint_vel | Tensor | (7,) | float64 | 7DOF joint velocities |
steps/reward | Tensor | float64 | ||
steps/states | Tensor | (58,) | float64 | |
train | Tensor | bool | ||
valid | Tensor | bool |