robomimic_mh

  • Descrição :

Os conjuntos de dados humanos mistos Robomimic foram coletados por vários operadores de habilidades mistas usando a plataforma RoboTurk . Cada conjunto de dados consiste em 200 demonstrações.

Cada tarefa possui duas versões: uma com observações de baixa dimensão ( low_dim ) e outra com imagens ( image ).

Os conjuntos de dados seguem o formato RLDS para representar etapas e episódios.

Dividir Exemplos
'train' 300
@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_mh/lift_mh_image (configuração padrão)

  • Tamanho do download : 2.50 GiB

  • Tamanho do conjunto de dados : 363.18 MiB

  • Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

  • Estrutura de recursos : 

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})
  • Documentação de recursos :
Recurso Aula Forma Tipo D Descrição
RecursosDict
20_por cento Tensor bool
20_percent_train Tensor bool
20_percent_válido Tensor bool
50_por cento Tensor bool
50_percent_train Tensor bool
50_percent_válido Tensor bool
melhorar Tensor bool
melhor_operador_1 Tensor bool
melhor_operador_1_train Tensor bool
melhor_operador_1_válido Tensor bool
melhor_operador_2 Tensor bool
melhor_operador_2_train Tensor bool
melhor_operador_2_válido Tensor bool
melhor_trem Tensor bool
melhor_válido Tensor bool
episódio_id Tensor corda
horizonte Tensor int32
OK Tensor bool
ok_melhor Tensor bool
ok_better_train Tensor bool
ok_melhor_válido Tensor bool
ok_operador_1 Tensor bool
ok_operator_1_train Tensor bool
ok_operador_1_válido Tensor bool
ok_operador_2 Tensor bool
ok_operator_2_train Tensor bool
ok_operador_2_valid Tensor bool
ok_train Tensor bool
ok_válido Tensor bool
passos Conjunto de dados
etapas/ação Tensor (7,) float64
passos/desconto Tensor int32
passos/é_primeiro Tensor bool
passos/é_último Tensor bool
etapas/is_terminal Tensor bool
etapas/observação RecursosDict
etapas/observação/agentview_image Imagem (84, 84, 3) uint8
etapas/observação/objeto Tensor (10,) float64
etapas/observação/robot0_eef_pos Tensor (3,) float64 Posição do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_quat Tensor (4,) float64 Orientação do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_ang Tensor (3,) float64 Velocidade angular do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_lin Tensor (3,) float64 Velocidade cartesiana do efetor final
etapas/observação/robot0_eye_in_hand_image Imagem (84, 84, 3) uint8
etapas/observação/robot0_gripper_qpos Tensor (2,) float64 Posição da pinça
etapas/observação/robot0_gripper_qvel Tensor (2,) float64 Velocidade da garra
etapas/observação/robot0_joint_pos Tensor (7,) float64 Posições conjuntas 7DOF
etapas/observação/robot0_joint_pos_cos Tensor (7,) float64
etapas/observação/robot0_joint_pos_sin Tensor (7,) float64
etapas/observação/robot0_joint_vel Tensor (7,) float64 Velocidades articulares 7DOF
passos/recompensa Tensor float64
etapas/estados Tensor (32,) float64
trem Tensor bool
válido Tensor bool
pior Tensor bool
pior_melhor Tensor bool
pior_melhor_trem Tensor bool
pior_melhor_válido Tensor bool
pior_ok Tensor bool
pior_ok_train Tensor bool
pior_ok_válido Tensor bool
pior_operador_1 Tensor bool
pior_operador_1_train Tensor bool
pior_operador_1_válido Tensor bool
pior_operador_2 Tensor bool
pior_operador_2_train Tensor bool
pior_operador_2_válido Tensor bool
pior_trem Tensor bool
pior_válido Tensor bool

robomimic_mh/lift_mh_low_dim

  • Tamanho do download : 45.73 MiB

  • Tamanho do conjunto de dados : 27.26 MiB

  • Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Sim

  • Estrutura de recursos : 

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})
  • Documentação de recursos :
Recurso Aula Forma Tipo D Descrição
RecursosDict
20_por cento Tensor bool
20_percent_train Tensor bool
20_percent_válido Tensor bool
50_por cento Tensor bool
50_percent_train Tensor bool
50_percent_válido Tensor bool
melhorar Tensor bool
melhor_operador_1 Tensor bool
melhor_operador_1_train Tensor bool
melhor_operador_1_válido Tensor bool
melhor_operador_2 Tensor bool
melhor_operador_2_train Tensor bool
melhor_operador_2_válido Tensor bool
melhor_trem Tensor bool
melhor_válido Tensor bool
episódio_id Tensor corda
horizonte Tensor int32
OK Tensor bool
ok_melhor Tensor bool
ok_better_train Tensor bool
ok_melhor_válido Tensor bool
ok_operador_1 Tensor bool
ok_operator_1_train Tensor bool
ok_operador_1_válido Tensor bool
ok_operador_2 Tensor bool
ok_operator_2_train Tensor bool
ok_operador_2_valid Tensor bool
ok_train Tensor bool
ok_válido Tensor bool
passos Conjunto de dados
etapas/ação Tensor (7,) float64
passos/desconto Tensor int32
passos/é_primeiro Tensor bool
passos/é_último Tensor bool
etapas/is_terminal Tensor bool
etapas/observação RecursosDict
etapas/observação/objeto Tensor (10,) float64
etapas/observação/robot0_eef_pos Tensor (3,) float64 Posição do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_quat Tensor (4,) float64 Orientação do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_ang Tensor (3,) float64 Velocidade angular do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_lin Tensor (3,) float64 Velocidade cartesiana do efetor final
etapas/observação/robot0_gripper_qpos Tensor (2,) float64 Posição da pinça
etapas/observação/robot0_gripper_qvel Tensor (2,) float64 Velocidade da garra
etapas/observação/robot0_joint_pos Tensor (7,) float64 Posições conjuntas 7DOF
etapas/observação/robot0_joint_pos_cos Tensor (7,) float64
etapas/observação/robot0_joint_pos_sin Tensor (7,) float64
etapas/observação/robot0_joint_vel Tensor (7,) float64 Velocidades articulares 7DOF
passos/recompensa Tensor float64
etapas/estados Tensor (32,) float64
trem Tensor bool
válido Tensor bool
pior Tensor bool
pior_melhor Tensor bool
pior_melhor_trem Tensor bool
pior_melhor_válido Tensor bool
pior_ok Tensor bool
pior_ok_train Tensor bool
pior_ok_válido Tensor bool
pior_operador_1 Tensor bool
pior_operador_1_train Tensor bool
pior_operador_1_válido Tensor bool
pior_operador_2 Tensor bool
pior_operador_2_train Tensor bool
pior_operador_2_válido Tensor bool
pior_trem Tensor bool
pior_válido Tensor bool

robomimic_mh/can_mh_image

  • Tamanho do download : 5.05 GiB

  • Tamanho do conjunto de dados : 1.23 GiB

  • Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

  • Estrutura de recursos : 

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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),
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            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
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        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
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    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})
  • Documentação de recursos :
Recurso Aula Forma Tipo D Descrição
RecursosDict
20_por cento Tensor bool
20_percent_train Tensor bool
20_percent_válido Tensor bool
50_por cento Tensor bool
50_percent_train Tensor bool
50_percent_válido Tensor bool
melhorar Tensor bool
melhor_operador_1 Tensor bool
melhor_operador_1_train Tensor bool
melhor_operador_1_válido Tensor bool
melhor_operador_2 Tensor bool
melhor_operador_2_train Tensor bool
melhor_operador_2_válido Tensor bool
melhor_trem Tensor bool
melhor_válido Tensor bool
episódio_id Tensor corda
horizonte Tensor int32
OK Tensor bool
ok_melhor Tensor bool
ok_better_train Tensor bool
ok_melhor_válido Tensor bool
ok_operador_1 Tensor bool
ok_operator_1_train Tensor bool
ok_operador_1_válido Tensor bool
ok_operador_2 Tensor bool
ok_operator_2_train Tensor bool
ok_operador_2_valid Tensor bool
ok_train Tensor bool
ok_válido Tensor bool
passos Conjunto de dados
etapas/ação Tensor (7,) float64
passos/desconto Tensor int32
passos/é_primeiro Tensor bool
passos/é_último Tensor bool
etapas/is_terminal Tensor bool
etapas/observação RecursosDict
etapas/observação/agentview_image Imagem (84, 84, 3) uint8
etapas/observação/objeto Tensor (14,) float64
etapas/observação/robot0_eef_pos Tensor (3,) float64 Posição do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_quat Tensor (4,) float64 Orientação do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_ang Tensor (3,) float64 Velocidade angular do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_lin Tensor (3,) float64 Velocidade cartesiana do efetor final
etapas/observação/robot0_eye_in_hand_image Imagem (84, 84, 3) uint8
etapas/observação/robot0_gripper_qpos Tensor (2,) float64 Posição da pinça
etapas/observação/robot0_gripper_qvel Tensor (2,) float64 Velocidade da garra
etapas/observação/robot0_joint_pos Tensor (7,) float64 Posições conjuntas 7DOF
etapas/observação/robot0_joint_pos_cos Tensor (7,) float64
etapas/observação/robot0_joint_pos_sin Tensor (7,) float64
etapas/observação/robot0_joint_vel Tensor (7,) float64 Velocidades articulares 7DOF
passos/recompensa Tensor float64
etapas/estados Tensor (71,) float64
trem Tensor bool
válido Tensor bool
pior Tensor bool
pior_melhor Tensor bool
pior_melhor_trem Tensor bool
pior_melhor_válido Tensor bool
pior_ok Tensor bool
pior_ok_train Tensor bool
pior_ok_válido Tensor bool
pior_operador_1 Tensor bool
pior_operador_1_train Tensor bool
pior_operador_1_válido Tensor bool
pior_operador_2 Tensor bool
pior_operador_2_train Tensor bool
pior_operador_2_válido Tensor bool
pior_trem Tensor bool
pior_válido Tensor bool

robomimic_mh/can_mh_low_dim

  • Tamanho do download : 107.28 MiB

  • Tamanho do conjunto de dados : 75.19 MiB

  • Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Sim

  • Estrutura de recursos : 

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
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    'horizon': int32,
    'okay': bool,
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    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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),
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    'train': bool,
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    'worse': bool,
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    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
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  • Documentação de recursos :
Recurso Aula Forma Tipo D Descrição
RecursosDict
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robomimic_mh/square_mh_image

  • Tamanho do download : 6.48 GiB

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  • Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

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  • Documentação de recursos :
Recurso Aula Forma Tipo D Descrição
RecursosDict
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20_percent_train Tensor bool
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passos Conjunto de dados
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passos/é_último Tensor bool
etapas/is_terminal Tensor bool
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robomimic_mh/square_mh_low_dim

  • Tamanho do download : 118.13 MiB

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  • Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Sim

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  • Documentação de recursos :
Recurso Aula Forma Tipo D Descrição
RecursosDict
20_por cento Tensor bool
20_percent_train Tensor bool
20_percent_válido Tensor bool
50_por cento Tensor bool
50_percent_train Tensor bool
50_percent_válido Tensor bool
melhorar Tensor bool
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passos Conjunto de dados
etapas/ação Tensor (7,) float64
passos/desconto Tensor int32
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etapas/observação RecursosDict
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robomimic_mh/transport_mh_image

  • Tamanho do download : 31.47 GiB

  • Tamanho do conjunto de dados : 7.69 GiB

  • Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

  • Estrutura de recursos : 

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  • Documentação de recursos :
Recurso Aula Forma Tipo D Descrição
RecursosDict
20_por cento Tensor bool
20_percent_train Tensor bool
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50_por cento Tensor bool
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passos Conjunto de dados
etapas/ação Tensor (14,) float64
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etapas/observação/robot1_gripper_qpos Tensor (2,) float64 Posição da pinça
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pior_melhor_trem Tensor bool
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robomimic_mh/transport_mh_low_dim

  • Tamanho do download : 607.47 MiB

  • Tamanho do conjunto de dados : 434.43 MiB

  • Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

  • Estrutura de recursos : 

FeaturesDict({
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    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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, description=End-effector position),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
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            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
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            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
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  • Documentação de recursos :
Recurso Aula Forma Tipo D Descrição
RecursosDict
20_por cento Tensor bool
20_percent_train Tensor bool
20_percent_válido Tensor bool
50_por cento Tensor bool
50_percent_train Tensor bool
50_percent_válido Tensor bool
melhorar Tensor bool
melhor_trem Tensor bool
melhor_válido Tensor bool
episódio_id Tensor corda
horizonte Tensor int32
OK Tensor bool
ok_melhor Tensor bool
ok_better_train Tensor bool
ok_melhor_válido Tensor bool
ok_train Tensor bool
ok_válido Tensor bool
passos Conjunto de dados
etapas/ação Tensor (14,) float64
passos/desconto Tensor int32
passos/é_primeiro Tensor bool
passos/é_último Tensor bool
etapas/is_terminal Tensor bool
etapas/observação RecursosDict
etapas/observação/objeto Tensor (41,) float64
etapas/observação/robot0_eef_pos Tensor (3,) float64 Posição do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_quat Tensor (4,) float64 Orientação do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_ang Tensor (3,) float64 Velocidade angular do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_lin Tensor (3,) float64 Velocidade cartesiana do efetor final
etapas/observação/robot0_gripper_qpos Tensor (2,) float64 Posição da pinça
etapas/observação/robot0_gripper_qvel Tensor (2,) float64 Velocidade da garra
etapas/observação/robot0_joint_pos Tensor (7,) float64 Posições conjuntas 7DOF
etapas/observação/robot0_joint_pos_cos Tensor (7,) float64
etapas/observação/robot0_joint_pos_sin Tensor (7,) float64
etapas/observação/robot0_joint_vel Tensor (7,) float64 Velocidades articulares 7DOF
etapas/observação/robot1_eef_pos Tensor (3,) float64 Posição do efetor final
etapas/observação/robot1_eef_quat Tensor (4,) float64 Orientação do efetor final
etapas/observação/robot1_eef_vel_ang Tensor (3,) float64 Velocidade angular do efetor final
etapas/observação/robot1_eef_vel_lin Tensor (3,) float64 Velocidade cartesiana do efetor final
etapas/observação/robot1_gripper_qpos Tensor (2,) float64 Posição da pinça
etapas/observação/robot1_gripper_qvel Tensor (2,) float64 Velocidade da garra
etapas/observação/robot1_joint_pos Tensor (7,) float64 Posições conjuntas 7DOF
etapas/observação/robot1_joint_pos_cos Tensor (7,) float64
etapas/observação/robot1_joint_pos_sin Tensor (7,) float64
etapas/observação/robot1_joint_vel Tensor (7,) float64 Velocidades articulares 7DOF
passos/recompensa Tensor float64
etapas/estados Tensor (115,) float64
trem Tensor bool
válido Tensor bool
pior Tensor bool
pior_melhor Tensor bool
pior_melhor_trem Tensor bool
pior_melhor_válido Tensor bool
pior_ok Tensor bool
pior_ok_train Tensor bool
pior_ok_válido Tensor bool
pior_trem Tensor bool
pior_válido Tensor bool