robomimic_ph

  • คำอธิบาย :

ชุดข้อมูลมนุษย์ที่มีความเชี่ยวชาญด้าน Robomimic ถูกรวบรวมโดยเจ้าหน้าที่ที่เชี่ยวชาญ 1 รายโดยใช้แพลตฟอร์ม RoboTurk (ยกเว้น Transport ซึ่งมีเจ้าหน้าที่ที่เชี่ยวชาญ 2 รายทำงานร่วมกัน) ชุดข้อมูลแต่ละชุดประกอบด้วย 200 เส้นทางที่ประสบความสำเร็จ

แต่ละงานมีสองเวอร์ชัน: เวอร์ชันหนึ่งที่มีการสังเกตในมิติต่ำ ( low_dim ) และอีกเวอร์ชันที่มีรูปภาพ ( image )

ชุดข้อมูลเป็นไปตาม รูปแบบ RLDS เพื่อแสดงขั้นตอนและตอนต่างๆ

แยก ตัวอย่าง
'train' 200
@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 (การกำหนดค่าเริ่มต้น)

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 798.43 MiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 114.47 MiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
20_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
20_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
20_percent_valid เทนเซอร์ บูล
50_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
50_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
50_percent_valid เทนเซอร์ บูล
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/agentview_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (10,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eye_in_hand_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (32,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/lift_ph_low_dim

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 17.69 MiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 8.50 MiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
20_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
20_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
20_percent_valid เทนเซอร์ บูล
50_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
50_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
50_percent_valid เทนเซอร์ บูล
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (10,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (32,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/can_ph_image

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 1.87 GiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 474.55 MiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
20_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
20_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
20_percent_valid เทนเซอร์ บูล
50_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
50_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
50_percent_valid เทนเซอร์ บูล
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/agentview_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (14,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eye_in_hand_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (71,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/can_ph_low_dim

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 43.38 MiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 27.73 MiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
20_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
20_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
20_percent_valid เทนเซอร์ บูล
50_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
50_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
50_percent_valid เทนเซอร์ บูล
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (14,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (71,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/square_ph_image

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 2.42 GiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 401.28 MiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
20_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
20_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
20_percent_valid เทนเซอร์ บูล
50_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
50_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
50_percent_valid เทนเซอร์ บูล
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/agentview_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (14,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eye_in_hand_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (45,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/square_ph_low_dim

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 47.69 MiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 29.91 MiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
20_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
20_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
20_percent_valid เทนเซอร์ บูล
50_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
50_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
50_percent_valid เทนเซอร์ บูล
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (14,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (45,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/transport_ph_image

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 15.07 GiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 3.64 GiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
20_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
20_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
20_percent_valid เทนเซอร์ บูล
50_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
50_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
50_percent_valid เทนเซอร์ บูล
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (14,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (41,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eye_in_hand_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eye_in_hand_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/shouldercamera0_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/ไหล่กล้อง1_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (115,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/transport_ph_low_dim

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 294.70 MiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 208.05 MiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): เฉพาะเมื่อ shuffle_files=False (รถไฟ)

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
20_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
20_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
20_percent_valid เทนเซอร์ บูล
50_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
50_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
50_percent_valid เทนเซอร์ บูล
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (14,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน / การสังเกต / วัตถุ เทนเซอร์ (41,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (115,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/tool_hang_ph_image

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 61.96 GiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 9.10 GiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (44,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eye_in_hand_image ภาพ (240, 240, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน/การสังเกต/sideview_image ภาพ (240, 240, 3) uint8
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (58,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/tool_hang_ph_low_dim

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 192.29 MiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 121.77 MiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (44,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (58,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล
,

  • คำอธิบาย :

ชุดข้อมูลมนุษย์ที่มีความเชี่ยวชาญด้าน Robomimic ถูกรวบรวมโดยเจ้าหน้าที่ที่เชี่ยวชาญ 1 รายโดยใช้แพลตฟอร์ม RoboTurk (ยกเว้น Transport ซึ่งมีเจ้าหน้าที่ที่เชี่ยวชาญ 2 รายทำงานร่วมกัน) ชุดข้อมูลแต่ละชุดประกอบด้วย 200 เส้นทางที่ประสบความสำเร็จ

แต่ละงานมีสองเวอร์ชัน: เวอร์ชันหนึ่งที่มีการสังเกตในมิติต่ำ ( low_dim ) และอีกเวอร์ชันที่มีรูปภาพ ( image )

ชุดข้อมูลเป็นไปตาม รูปแบบ RLDS เพื่อแสดงขั้นตอนและตอนต่างๆ

แยก ตัวอย่าง
'train' 200
@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 (การกำหนดค่าเริ่มต้น)

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 798.43 MiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 114.47 MiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
20_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
20_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
20_percent_valid เทนเซอร์ บูล
50_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
50_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
50_percent_valid เทนเซอร์ บูล
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/agentview_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (10,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eye_in_hand_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (32,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/lift_ph_low_dim

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 17.69 MiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 8.50 MiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
20_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
20_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
20_percent_valid เทนเซอร์ บูล
50_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
50_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
50_percent_valid เทนเซอร์ บูล
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (10,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (32,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/can_ph_image

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 1.87 GiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 474.55 MiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
20_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
20_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
20_percent_valid เทนเซอร์ บูล
50_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
50_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
50_percent_valid เทนเซอร์ บูล
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/agentview_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (14,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eye_in_hand_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (71,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/can_ph_low_dim

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 43.38 MiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 27.73 MiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
20_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
20_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
20_percent_valid เทนเซอร์ บูล
50_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
50_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
50_percent_valid เทนเซอร์ บูล
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (14,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (71,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/square_ph_image

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 2.42 GiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 401.28 MiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
20_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
20_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
20_percent_valid เทนเซอร์ บูล
50_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
50_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
50_percent_valid เทนเซอร์ บูล
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/agentview_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (14,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eye_in_hand_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (45,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/square_ph_low_dim

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 47.69 MiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 29.91 MiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
20_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
20_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
20_percent_valid เทนเซอร์ บูล
50_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
50_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
50_percent_valid เทนเซอร์ บูล
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (14,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (45,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/transport_ph_image

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 15.07 GiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 3.64 GiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
20_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
20_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
20_percent_valid เทนเซอร์ บูล
50_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
50_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
50_percent_valid เทนเซอร์ บูล
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (14,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (41,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eye_in_hand_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eye_in_hand_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/shouldercamera0_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/ไหล่กล้อง1_image ภาพ (84, 84, 3) uint8
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (115,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/transport_ph_low_dim

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 294.70 MiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 208.05 MiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): เฉพาะเมื่อ shuffle_files=False (รถไฟ)

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
20_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
20_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
20_percent_valid เทนเซอร์ บูล
50_เปอร์เซ็นต์ เทนเซอร์ บูล
50_percent_รถไฟ เทนเซอร์ บูล
50_percent_valid เทนเซอร์ บูล
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (14,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ข้อสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/วัตถุ เทนเซอร์ (41,) float64
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot0_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot0_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eef_pos เทนเซอร์ (3,) float64 ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eef_quat เทนเซอร์ (4,) float64 การวางแนวเอฟเฟกต์ปลาย
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eef_vel_ang เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วเชิงมุมของเอฟเฟ็กเตอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_eef_vel_lin เทนเซอร์ (3,) float64 ความเร็วคาร์ทีเซียนของเอฟเฟกเตอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_gripper_qpos เทนเซอร์ (2,) float64 ตำแหน่งกริปเปอร์
ขั้นตอน/การสังเกต/robot1_gripper_qvel เทนเซอร์ (2,) float64 ความเร็วของกริปเปอร์
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_joint_pos เทนเซอร์ (7,) float64 ตำแหน่งข้อต่อ 7DOF
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_joint_pos_cos เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_joint_pos_sin เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ข้อสังเกต/robot1_joint_vel เทนเซอร์ (7,) float64 ความเร็วร่วม 7DOF
ขั้นตอน / รางวัล เทนเซอร์ float64
ขั้นตอน/สถานะ เทนเซอร์ (115,) float64
รถไฟ เทนเซอร์ บูล
ถูกต้อง เทนเซอร์ บูล

robomimic_ph/tool_hang_ph_image

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 61.96 GiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 9.10 GiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

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,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
ตอนที่_id เทนเซอร์ สตริง
ขอบฟ้า เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (7,) float64
ขั้นตอน/ส่วนลด เทนเซอร์ int32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/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