robomimic_mg

  • Description :

Les ensembles de données générés par la machine Robomimic ont été collectés à l'aide d'un agent Soft Actor Critic formé avec une récompense dense. Chaque ensemble de données est constitué du tampon de relecture de l'agent.

Chaque tâche a deux versions : une avec des observations de faible dimension ( low_dim ) et une avec des images ( image ).

Les ensembles de données suivent le format RLDS pour représenter les étapes et les épisodes.

@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 (configuration par défaut)

  • Taille du téléchargement : 18.04 GiB

  • Taille du jeu de données : 2.73 GiB

  • Mise en cache automatique ( documentation ) : Non

  • Divisions :

Diviser Exemples
'train' 1 500
  • Structure des fonctionnalités :
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, description=End-effector position),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            '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, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
})
  • Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité Classe Forme Type D Description
FonctionnalitésDict
épisode_id Tenseur chaîne
horizon Tenseur int32
mesures Ensemble de données
étapes/actions Tenseur (7,) flotteur64
étapes/remise Tenseur int32
étapes/is_first Tenseur bouffon
étapes/est_dernier Tenseur bouffon
étapes/is_terminal Tenseur bouffon
étapes/observation FonctionnalitésDict
étapes/observation/agentview_image Image (84, 84, 3) uint8
étapes/observation/objet Tenseur (10,) flotteur64
étapes/observation/robot0_eef_pos Tenseur (3,) flotteur64 Position de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_quat Tenseur (4,) flotteur64 Orientation de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_vel_ang Tenseur (3,) flotteur64 Vitesse angulaire de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_vel_lin Tenseur (3,) flotteur64 Vitesse cartésienne de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eye_in_hand_image Image (84, 84, 3) uint8
étapes/observation/robot0_gripper_qpos Tenseur (2,) flotteur64 Position de la pince
étapes/observation/robot0_gripper_qvel Tenseur (2,) flotteur64 Vitesse de préhension
étapes/observation/robot0_joint_pos Tenseur (7,) flotteur64 Positions communes 7DOF
étapes/observation/robot0_joint_pos_cos Tenseur (7,) flotteur64
étapes/observation/robot0_joint_pos_sin Tenseur (7,) flotteur64
étapes/observation/robot0_joint_vel Tenseur (7,) flotteur64 Vitesses conjointes 7DOF
étapes/récompense Tenseur flotteur64
étapes/états Tenseur (32,) flotteur64

robomimic_mg/lift_mg_low_dim

  • Taille du téléchargement : 302.25 MiB

  • Taille de l'ensemble de données : 195.10 MiB

  • Mise en cache automatique ( documentation ) : uniquement lorsque shuffle_files=False (train)

  • Divisions :

Diviser Exemples
'train' 1 500
  • Structure des fonctionnalités :
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, description=End-effector position),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            '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, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
})
  • Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité Classe Forme Type D Description
FonctionnalitésDict
épisode_id Tenseur chaîne
horizon Tenseur int32
mesures Ensemble de données
étapes/actions Tenseur (7,) flotteur64
étapes/remise Tenseur int32
étapes/is_first Tenseur bouffon
étapes/est_dernier Tenseur bouffon
étapes/is_terminal Tenseur bouffon
étapes/observation FonctionnalitésDict
étapes/observation/objet Tenseur (10,) flotteur64
étapes/observation/robot0_eef_pos Tenseur (3,) flotteur64 Position de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_quat Tenseur (4,) flotteur64 Orientation de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_vel_ang Tenseur (3,) flotteur64 Vitesse angulaire de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_vel_lin Tenseur (3,) flotteur64 Vitesse cartésienne de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_gripper_qpos Tenseur (2,) flotteur64 Position de la pince
étapes/observation/robot0_gripper_qvel Tenseur (2,) flotteur64 Vitesse de préhension
étapes/observation/robot0_joint_pos Tenseur (7,) flotteur64 Positions communes 7DOF
étapes/observation/robot0_joint_pos_cos Tenseur (7,) flotteur64
étapes/observation/robot0_joint_pos_sin Tenseur (7,) flotteur64
étapes/observation/robot0_joint_vel Tenseur (7,) flotteur64 Vitesses conjointes 7DOF
étapes/récompense Tenseur flotteur64
étapes/états Tenseur (32,) flotteur64

robomimic_mg/can_mg_image

  • Taille du téléchargement : 47.14 GiB

  • Taille de l'ensemble de données : 11.15 GiB

  • Mise en cache automatique ( documentation ) : Non

  • Divisions :

Diviser Exemples
'train' 3 900
  • Structure des fonctionnalités :
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, description=End-effector position),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            '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, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
})
  • Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité Classe Forme Type D Description
FonctionnalitésDict
épisode_id Tenseur chaîne
horizon Tenseur int32
mesures Ensemble de données
étapes/actions Tenseur (7,) flotteur64
étapes/remise Tenseur int32
étapes/is_first Tenseur bouffon
étapes/est_dernier Tenseur bouffon
étapes/is_terminal Tenseur bouffon
étapes/observation FonctionnalitésDict
étapes/observation/agentview_image Image (84, 84, 3) uint8
étapes/observation/objet Tenseur (14,) flotteur64
étapes/observation/robot0_eef_pos Tenseur (3,) flotteur64 Position de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_quat Tenseur (4,) flotteur64 Orientation de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_vel_ang Tenseur (3,) flotteur64 Vitesse angulaire de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_vel_lin Tenseur (3,) flotteur64 Vitesse cartésienne de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eye_in_hand_image Image (84, 84, 3) uint8
étapes/observation/robot0_gripper_qpos Tenseur (2,) flotteur64 Position de la pince
étapes/observation/robot0_gripper_qvel Tenseur (2,) flotteur64 Vitesse de préhension
étapes/observation/robot0_joint_pos Tenseur (7,) flotteur64 Positions communes 7DOF
étapes/observation/robot0_joint_pos_cos Tenseur (7,) flotteur64
étapes/observation/robot0_joint_pos_sin Tenseur (7,) flotteur64
étapes/observation/robot0_joint_vel Tenseur (7,) flotteur64 Vitesses conjointes 7DOF
étapes/récompense Tenseur flotteur64
étapes/états Tenseur (71,) flotteur64

robomimic_mg/can_mg_low_dim

  • Taille du téléchargement : 1.01 GiB

  • Taille de l'ensemble de données : 697.71 MiB

  • Mise en cache automatique ( documentation ) : Non

  • Divisions :

Diviser Exemples
'train' 3 900
  • Structure des fonctionnalités :
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, description=End-effector position),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            '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, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
})
  • Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité Classe Forme Type D Description
FonctionnalitésDict
épisode_id Tenseur chaîne
horizon Tenseur int32
mesures Ensemble de données
étapes/actions Tenseur (7,) flotteur64
étapes/remise Tenseur int32
étapes/is_first Tenseur bouffon
étapes/est_dernier Tenseur bouffon
étapes/is_terminal Tenseur bouffon
étapes/observation FonctionnalitésDict
étapes/observation/objet Tenseur (14,) flotteur64
étapes/observation/robot0_eef_pos Tenseur (3,) flotteur64 Position de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_quat Tenseur (4,) flotteur64 Orientation de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_vel_ang Tenseur (3,) flotteur64 Vitesse angulaire de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_vel_lin Tenseur (3,) flotteur64 Vitesse cartésienne de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_gripper_qpos Tenseur (2,) flotteur64 Position de la pince
étapes/observation/robot0_gripper_qvel Tenseur (2,) flotteur64 Vitesse de préhension
étapes/observation/robot0_joint_pos Tenseur (7,) flotteur64 Positions communes 7DOF
étapes/observation/robot0_joint_pos_cos Tenseur (7,) flotteur64
étapes/observation/robot0_joint_pos_sin Tenseur (7,) flotteur64
étapes/observation/robot0_joint_vel Tenseur (7,) flotteur64 Vitesses conjointes 7DOF
étapes/récompense Tenseur flotteur64
étapes/états Tenseur (71,) flotteur64