- الوصف :
تم جمع مجموعات البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة آلة Robomimic باستخدام وكيل Soft Actor Critic الذي تم تدريبه بمكافأة كثيفة. تتكون كل مجموعة بيانات من المخزن المؤقت لإعادة العرض الخاص بالوكيل.
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_mg.Builder
إصدارات :
-
1.0.0
(افتراضي): الإصدار الأولي.
-
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_mg / lift_mg_image (التكوين الافتراضي)
حجم التحميل :
18.04 GiB
حجم مجموعة البيانات :
2.73 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
الانقسامات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 1500 |
- 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({
'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),
}),
})
- 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 / 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 |
robomimic_mg / lift_mg_low_dim
حجم التحميل :
302.25 MiB
حجم مجموعة البيانات :
195.10 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): فقط عندما يكون
shuffle_files=False
(قطار)الانقسامات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 1500 |
- 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=(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),
}),
})
- 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 | (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 |
robomimic_mg / can_mg_image
حجم التحميل :
47.14 GiB
حجم مجموعة البيانات :
11.15 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
الانقسامات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 3900 |
- 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({
'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),
}),
})
- 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 / 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 |
robomimic_mg / can_mg_low_dim
حجم التحميل :
1.01 GiB
حجم مجموعة البيانات :
697.71 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
الانقسامات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 3900 |
- 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=(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),
}),
})
- 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 | (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 |
- الوصف :
تم جمع مجموعات البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة آلة Robomimic باستخدام وكيل Soft Actor Critic الذي تم تدريبه بمكافأة كثيفة. تتكون كل مجموعة بيانات من المخزن المؤقت لإعادة العرض الخاص بالوكيل.
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_mg.Builder
إصدارات :
-
1.0.0
(افتراضي): الإصدار الأولي.
-
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_mg / lift_mg_image (التكوين الافتراضي)
حجم التحميل :
18.04 GiB
حجم مجموعة البيانات :
2.73 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
الانقسامات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 1500 |
- 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({
'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),
}),
})
- 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 / 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 |
robomimic_mg / lift_mg_low_dim
حجم التحميل :
302.25 MiB
حجم مجموعة البيانات :
195.10 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): فقط عندما يكون
shuffle_files=False
(قطار)الانقسامات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 1500 |
- 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=(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),
}),
})
- 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 | (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 |
robomimic_mg / can_mg_image
حجم التحميل :
47.14 GiB
حجم مجموعة البيانات :
11.15 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
الانقسامات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 3900 |
- 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({
'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),
}),
})
- 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 / 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 |
robomimic_mg / can_mg_low_dim
حجم التحميل :
1.01 GiB
حجم مجموعة البيانات :
697.71 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
الانقسامات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 3900 |
- 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=(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),
}),
})
- 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 | (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 |