robosuite_panda_pick_place_can

• Sự miêu tả :

Những bộ dữ liệu này đã được tạo bằng môi trường PickPlaceCan của trình mô phỏng cánh tay robot robosuite . Các bộ dữ liệu về con người được ghi lại bởi một người vận hành bằng cách sử dụng RLDS Creator và bộ điều khiển gamepad.

Các bộ dữ liệu tổng hợp đã được ghi lại bằng thư viện EnvLogger .

Các bộ dữ liệu tuân theo định dạng RLDS để thể hiện các bước và các tập.

Các tập phim bao gồm 400 bước. Trong mỗi tập, một thẻ sẽ được thêm vào khi nhiệm vụ hoàn thành, thẻ này được lưu trữ như một phần của siêu dữ liệu bước tùy chỉnh.

Lưu ý rằng, do sự phụ thuộc vào EnvLogger, việc tạo tập dữ liệu này hiện chỉ được hỗ trợ trên môi trường Linux.

• Mã nguồn : tfds.rlds.datasets.robosuite_panda_pick_place_can.RobosuitePandaPickPlaceCan

• Phiên bản :

  • 1.0.0 (mặc định): Bản phát hành đầu tiên.

• Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không

• Khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): None

• Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.

• Trích dẫn :

@misc{ramos2021rlds,
      title={RLDS: an Ecosystem to Generate, Share and Use Datasets in Reinforcement Learning},
      author={Sabela Ramos and Sertan Girgin and Léonard Hussenot and Damien Vincent and Hanna Yakubovich and Daniel Toyama and Anita Gergely and Piotr Stanczyk and Raphael Marinier and Jeremiah Harmsen and Olivier Pietquin and Nikola Momchev},
      year={2021},
      eprint={2111.02767},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG}
}

robosuite_panda_pick_place_can/human_dc29b40a (cấu hình mặc định)

• Mô tả cấu hình : Tập dữ liệu do con người tạo (50 tập).

• Trang chủ : https://github.com/google-research/rlds

• Kích thước tải xuống : 96.67 MiB

• Kích thước tập dữ liệu : 407.24 MiB

• Chia tách :

• Cấu trúc tính năng :

FeaturesDict({
    'agent_id': string,
    'episode_id': string,
    'episode_index': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'Can_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'Can_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'Can_to_robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'Can_to_robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'object-state': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), 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),
            'robot0_proprio-state': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'tag:placed': bool,
    }),
})

• Tài liệu tính năng :

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

robosuite_panda_pick_place_can/human_images_dc29b40a

• Mô tả cấu hình : Tập dữ liệu do con người tạo ra, bao gồm các hình ảnh với các góc camera khác nhau trong quá trình quan sát. Lưu ý rằng có thể mất một chút thời gian để tạo.

• Trang chủ : https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/robosuite_panda_pick_place_can

• Kích thước tải xuống : 10.95 GiB

• Kích thước tập dữ liệu : 7.53 GiB

• Chia tách :

• Cấu trúc tính năng :

FeaturesDict({
    'agent_id': string,
    'episode_id': string,
    'episode_index': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'Can_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'Can_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'Can_to_robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'Can_to_robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'agentview_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
            'birdview_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
            'object-state': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), 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),
            'robot0_proprio-state': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
            'robot0_robotview_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': float64,
        'tag:placed': bool,
    }),
})

• Tài liệu tính năng :

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

robosuite_panda_pick_place_can/synthetic_stochastic_sac_afe13968

• Mô tả cấu hình : Tập dữ liệu tổng hợp được tạo bởi tác nhân ngẫu nhiên được đào tạo bằng SAC (200 tập).

• Trang chủ : https://github.com/google-research/rlds

• Kích thước tải xuống : 144.44 MiB

• Kích thước tập dữ liệu : 622.86 MiB

• Chia tách :

• Cấu trúc tính năng :

FeaturesDict({
    'agent_id': string,
    'episode_id': string,
    'episode_index': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
        'discount': float64,
        'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'Can_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'Can_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'Can_to_robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'Can_to_robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'object-state': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'robot0_proprio-state': Tensor(shape=(32,), dtype=float32),
        }),
        'reward': float64,
        'tag:placed': bool,
    }),
})

• Tài liệu tính năng :

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):