robosuite_panda_pick_place_can

  • Açıklama :

Bu veri kümeleri, robosuite robotik kol simülatörünün PickPlaceCan ortamıyla oluşturulmuştur. İnsan veri kümeleri, RLDS Creator ve bir oyun kumandası denetleyicisi kullanılarak tek bir operatör tarafından kaydedildi.

Sentetik veri kümeleri, EnvLogger kitaplığı kullanılarak kaydedilmiştir.

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

Bölümler 400 adımdan oluşmaktadır. Her bölümde, görev tamamlandığında bir etiket eklenir, bu etiket özel adım meta verilerinin bir parçası olarak saklanır.

EnvLogger bağımlılığı nedeniyle bu veri kümesinin oluşturulmasının şu anda yalnızca Linux ortamlarında desteklendiğini unutmayın.

@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 (varsayılan yapılandırma)

  • Yapılandırma açıklaması : İnsan tarafından oluşturulan veri kümesi (50 bölüm).

  • Ana sayfa : https://github.com/google-research/rlds

  • İndirme boyutu : 96.67 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 407.24 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'train' 50
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'agent_id': tf.string,
    'episode_id': tf.string,
    'episode_index': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.float64,
        'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'Can_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'Can_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'Can_to_robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'Can_to_robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float32),
            'object-state': Tensor(shape=(14,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_proprio-state': Tensor(shape=(32,), dtype=tf.float64),
        }),
        'reward': tf.float64,
        'tag:placed': tf.bool,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
ajan_kimliği tensör tf.string
bölüm_kimliği tensör tf.string
bölüm_dizini tensör tf.int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7) tf.float64
adımlar/indirim tensör tf.float64
adımlar/resim resim (Yok, Yok, 3) tf.uint8
adımlar/is_first tensör tf.bool
adımlar/is_last tensör tf.bool
adımlar/is_terminal tensör tf.bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/Can_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/Can_quat tensör (4,) tf.float64
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_quat tensör (4,) tf.float32
adımlar/gözlem/nesne durumu tensör (14,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_proprio-durumu tensör (32,) tf.float64
adımlar/ödül tensör tf.float64
adımlar/etiket:yerleştirildi tensör tf.bool

robosuite_panda_pick_place_can/human_images_dc29b40a

  • Yapılandırma açıklaması : Gözlemde farklı kamera açılarına sahip görüntüler de dahil olmak üzere insan tarafından oluşturulan veri kümesi. Oluşturulmasının biraz zaman alabileceğini unutmayın.

  • Ana sayfa : https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/robosuite_panda_pick_place_can

  • İndirme boyutu : 10.95 GiB

  • Veri kümesi boyutu : 7.53 GiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'train' 50
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'agent_id': tf.string,
    'episode_id': tf.string,
    'episode_index': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.float64,
        'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'Can_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'Can_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'Can_to_robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'Can_to_robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float32),
            'agentview_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=tf.uint8),
            'birdview_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=tf.uint8),
            'object-state': Tensor(shape=(14,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=tf.uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_proprio-state': Tensor(shape=(32,), dtype=tf.float64),
            'robot0_robotview_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=tf.uint8),
        }),
        'reward': tf.float64,
        'tag:placed': tf.bool,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
ajan_kimliği tensör tf.string
bölüm_kimliği tensör tf.string
bölüm_dizini tensör tf.int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7) tf.float64
adımlar/indirim tensör tf.float64
adımlar/resim resim (Yok, Yok, 3) tf.uint8
adımlar/is_first tensör tf.bool
adımlar/is_last tensör tf.bool
adımlar/is_terminal tensör tf.bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/Can_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/Can_quat tensör (4,) tf.float64
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_quat tensör (4,) tf.float32
adımlar/gözlem/agentview_image resim (256, 256, 3) tf.uint8
adımlar/gözlem/birdview_image resim (256, 256, 3) tf.uint8
adımlar/gözlem/nesne durumu tensör (14,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eye_in_hand_image resim (256, 256, 3) tf.uint8
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_proprio-durumu tensör (32,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_robotview_image resim (256, 256, 3) tf.uint8
adımlar/ödül tensör tf.float64
adımlar/etiket:yerleştirildi tensör tf.bool

robosuite_panda_pick_place_can/synthetic_stochastic_sac_afe13968

  • Yapılandırma açıklaması : SAC (200 bölüm) ile eğitilmiş bir stokastik aracı tarafından oluşturulan sentetik veri kümesi.

  • Ana sayfa : https://github.com/google-research/rlds

  • İndirme boyutu : 144.44 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 622.86 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'train' 200
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'agent_id': tf.string,
    'episode_id': tf.string,
    'episode_index': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float64,
        'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'Can_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
            'Can_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float32),
            'Can_to_robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
            'Can_to_robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float32),
            'object-state': Tensor(shape=(14,), dtype=tf.float32),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float32),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float32),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float32),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float32),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float32),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float32),
            'robot0_proprio-state': Tensor(shape=(32,), dtype=tf.float32),
        }),
        'reward': tf.float64,
        'tag:placed': tf.bool,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
ajan_kimliği tensör tf.string
bölüm_kimliği tensör tf.string
bölüm_dizini tensör tf.int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7) tf.float32
adımlar/indirim tensör tf.float64
adımlar/resim resim (Yok, Yok, 3) tf.uint8
adımlar/is_first tensör tf.bool
adımlar/is_last tensör tf.bool
adımlar/is_terminal tensör tf.bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/Can_pos tensör (3,) tf.float32
adımlar/gözlem/Can_quat tensör (4,) tf.float32
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_pos tensör (3,) tf.float32
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_quat tensör (4,) tf.float32
adımlar/gözlem/nesne durumu tensör (14,) tf.float32
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) tf.float32
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) tf.float32
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) tf.float32
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) tf.float32
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7) tf.float32
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7) tf.float32
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7) tf.float32
adımlar/gözlem/robot0_proprio-durumu tensör (32,) tf.float32
adımlar/ödül tensör tf.float64
adımlar/etiket:yerleştirildi tensör tf.bool