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robomimic_mh

Descrição :

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

Cada tarefa tem 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.

Página inicial : https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/
Código-fonte : tfds.datasets.robomimic_mh.Builder
Versões :
- 1.0.0 (padrão): versão inicial.
Divisões :

Dividir	Exemplos
`'train'`	300

Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None
Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.
Exemplos ( tfds.as_dataframe ): Ausente.
Citação :

@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),
            '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),
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        }),
        '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 do recurso :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
20 porcento	tensor		bool
20_percent_train	tensor		bool
20_percent_valid	tensor		bool
50 por cento	tensor		bool
50_percent_train	tensor		bool
50_percent_valid	tensor		bool
melhorar	tensor		bool
better_operator_1	tensor		bool
better_operator_1_train	tensor		bool
better_operator_1_valid	tensor		bool
better_operator_2	tensor		bool
better_operator_2_train	tensor		bool
better_operator_2_valid	tensor		bool
better_train	tensor		bool
melhor_válido	tensor		bool
episódio_id	tensor		corda
horizonte	tensor		int32
OK	tensor		bool
ok_better	tensor		bool
ok_better_train	tensor		bool
ok_better_valid	tensor		bool
ok_operator_1	tensor		bool
ok_operator_1_train	tensor		bool
ok_operator_1_valid	tensor		bool
ok_operator_2	tensor		bool
ok_operator_2_train	tensor		bool
ok_operator_2_valid	tensor		bool
ok_train	tensor		bool
ok_valid	tensor		bool
passos	conjunto de dados
passos/ação	tensor	(7,)	float64
passos/desconto	tensor		int32
passos/é_primeiro	tensor		bool
passos/é_último	tensor		bool
passos/is_terminal	tensor		bool
passos/observação	RecursosDict
passos/observação/agentview_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
passos/observação/objeto	tensor	(10,)	float64
passos/observação/robot0_eef_pos	tensor	(3,)	float64	Posição do efetuador final
passos/observação/robot0_eef_quat	tensor	(4,)	float64	Orientação do efetuador final
passos/observação/robot0_eef_vel_ang	tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
passos/observação/robot0_eef_vel_lin	tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
passos/observação/robot0_eye_in_hand_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
passos/observação/robot0_gripper_qpos	tensor	(2,)	float64	Posição da garra
passos/observação/robot0_gripper_qvel	tensor	(2,)	float64	Velocidade da pinça
passos/observação/robot0_joint_pos	tensor	(7,)	float64	7DOF posições conjuntas
passos/observação/robot0_joint_pos_cos	tensor	(7,)	float64
passos/observação/robot0_joint_pos_sin	tensor	(7,)	float64
passos/observação/robot0_joint_vel	tensor	(7,)	float64	7DOF velocidades conjuntas
passos/recompensa	tensor		float64
passos/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_trem	tensor		bool
pior_ok_válido	tensor		bool
pior_operador_1	tensor		bool
pior_operador_1_trem	tensor		bool
pior_operador_1_válido	tensor		bool
pior_operador_2	tensor		bool
pior_operador_2_trem	tensor		bool
pior_operador_2_válido	tensor		bool
trem_pior	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
Cache automático ( 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),
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        '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),
    }),
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    '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 do recurso :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
20 porcento	tensor		bool
20_percent_train	tensor		bool
20_percent_valid	tensor		bool
50 por cento	tensor		bool
50_percent_train	tensor		bool
50_percent_valid	tensor		bool
melhorar	tensor		bool
better_operator_1	tensor		bool
better_operator_1_train	tensor		bool
better_operator_1_valid	tensor		bool
better_operator_2	tensor		bool
better_operator_2_train	tensor		bool
better_operator_2_valid	tensor		bool
better_train	tensor		bool
melhor_válido	tensor		bool
episódio_id	tensor		corda
horizonte	tensor		int32
OK	tensor		bool
ok_better	tensor		bool
ok_better_train	tensor		bool
ok_better_valid	tensor		bool
ok_operator_1	tensor		bool
ok_operator_1_train	tensor		bool
ok_operator_1_valid	tensor		bool
ok_operator_2	tensor		bool
ok_operator_2_train	tensor		bool
ok_operator_2_valid	tensor		bool
ok_train	tensor		bool
ok_valid	tensor		bool
passos	conjunto de dados
passos/ação	tensor	(7,)	float64
passos/desconto	tensor		int32
passos/é_primeiro	tensor		bool
passos/é_último	tensor		bool
passos/is_terminal	tensor		bool
passos/observação	RecursosDict
passos/observação/objeto	tensor	(10,)	float64
passos/observação/robot0_eef_pos	tensor	(3,)	float64	Posição do efetuador final
passos/observação/robot0_eef_quat	tensor	(4,)	float64	Orientação do efetuador final
passos/observação/robot0_eef_vel_ang	tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
passos/observação/robot0_eef_vel_lin	tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
passos/observação/robot0_gripper_qpos	tensor	(2,)	float64	Posição da garra
passos/observação/robot0_gripper_qvel	tensor	(2,)	float64	Velocidade da pinça
passos/observação/robot0_joint_pos	tensor	(7,)	float64	7DOF posições conjuntas
passos/observação/robot0_joint_pos_cos	tensor	(7,)	float64
passos/observação/robot0_joint_pos_sin	tensor	(7,)	float64
passos/observação/robot0_joint_vel	tensor	(7,)	float64	7DOF velocidades conjuntas
passos/recompensa	tensor		float64
passos/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_trem	tensor		bool
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pior_operador_1_trem	tensor		bool
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pior_operador_2_trem	tensor		bool
pior_operador_2_válido	tensor		bool
trem_pior	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,
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    'okay_train': bool,
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        '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),
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            '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),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
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    '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 do recurso :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
20 porcento	tensor		bool
20_percent_train	tensor		bool
20_percent_valid	tensor		bool
50 por cento	tensor		bool
50_percent_train	tensor		bool
50_percent_valid	tensor		bool
melhorar	tensor		bool
better_operator_1	tensor		bool
better_operator_1_train	tensor		bool
better_operator_1_valid	tensor		bool
better_operator_2	tensor		bool
better_operator_2_train	tensor		bool
better_operator_2_valid	tensor		bool
better_train	tensor		bool
melhor_válido	tensor		bool
episódio_id	tensor		corda
horizonte	tensor		int32
OK	tensor		bool
ok_better	tensor		bool
ok_better_train	tensor		bool
ok_better_valid	tensor		bool
ok_operator_1	tensor		bool
ok_operator_1_train	tensor		bool
ok_operator_1_valid	tensor		bool
ok_operator_2	tensor		bool
ok_operator_2_train	tensor		bool
ok_operator_2_valid	tensor		bool
ok_train	tensor		bool
ok_valid	tensor		bool
passos	conjunto de dados
passos/ação	tensor	(7,)	float64
passos/desconto	tensor		int32
passos/é_primeiro	tensor		bool
passos/é_último	tensor		bool
passos/is_terminal	tensor		bool
passos/observação	RecursosDict
passos/observação/agentview_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
passos/observação/objeto	tensor	(14,)	float64
passos/observação/robot0_eef_pos	tensor	(3,)	float64	Posição do efetuador final
passos/observação/robot0_eef_quat	tensor	(4,)	float64	Orientação do efetuador final
passos/observação/robot0_eef_vel_ang	tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
passos/observação/robot0_eef_vel_lin	tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
passos/observação/robot0_eye_in_hand_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
passos/observação/robot0_gripper_qpos	tensor	(2,)	float64	Posição da garra
passos/observação/robot0_gripper_qvel	tensor	(2,)	float64	Velocidade da garra
passos/observação/robot0_joint_pos	tensor	(7,)	float64	7DOF posições conjuntas
passos/observação/robot0_joint_pos_cos	tensor	(7,)	float64
passos/observação/robot0_joint_pos_sin	tensor	(7,)	float64
passos/observação/robot0_joint_vel	tensor	(7,)	float64	7DOF velocidades conjuntas
passos/recompensa	tensor		float64
passos/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_trem	tensor		bool
pior_ok_válido	tensor		bool
pior_operador_1	tensor		bool
pior_operador_1_trem	tensor		bool
pior_operador_1_válido	tensor		bool
pior_operador_2	tensor		bool
pior_operador_2_trem	tensor		bool
pior_operador_2_válido	tensor		bool
trem_pior	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
Cache automático ( 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=(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),
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robomimic_mh/square_mh_image

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robomimic_mh/square_mh_low_dim

Tamanho do download : 118.13 MiB
Tamanho do conjunto de dados : 80.37 MiB
Cache automático ( documentação ): Sim
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robomimic_mh/transport_mh_image

Tamanho do download : 31.47 GiB
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passos/observação/robot0_joint_vel	tensor	(7,)	float64	7DOF velocidades conjuntas
passos/observação/robot1_eef_pos	tensor	(3,)	float64	Posição do efetuador final
passos/observação/robot1_eef_quat	tensor	(4,)	float64	Orientação do efetuador final
passos/observação/robot1_eef_vel_ang	tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
passos/observação/robot1_eef_vel_lin	tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
passos/observação/robot1_eye_in_hand_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
passos/observação/robot1_gripper_qpos	tensor	(2,)	float64	Posição da garra
passos/observação/robot1_gripper_qvel	tensor	(2,)	float64	Velocidade da garra
passos/observação/robot1_joint_pos	tensor	(7,)	float64	7DOF posições conjuntas
passos/observação/robot1_joint_pos_cos	tensor	(7,)	float64
passos/observação/robot1_joint_pos_sin	tensor	(7,)	float64
passos/observação/robot1_joint_vel	tensor	(7,)	float64	7DOF velocidades conjuntas
passos/observação/shouldercamera0_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
passos/observação/shouldercamera1_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
passos/recompensa	tensor		float64
passos/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_trem	tensor		bool
pior_ok_válido	tensor		bool
trem_pior	tensor		bool
pior_válido	tensor		bool

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({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
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    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
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            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
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            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
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        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
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})

Documentação do recurso :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
20 porcento	tensor		bool
20_percent_train	tensor		bool
20_percent_valid	tensor		bool
50 por cento	tensor		bool
50_percent_train	tensor		bool
50_percent_valid	tensor		bool
melhorar	tensor		bool
better_train	tensor		bool
melhor_válido	tensor		bool
episódio_id	tensor		corda
horizonte	tensor		int32
OK	tensor		bool
ok_better	tensor		bool
ok_better_train	tensor		bool
ok_better_valid	tensor		bool
ok_train	tensor		bool
ok_valid	tensor		bool
passos	conjunto de dados
passos/ação	tensor	(14,)	float64
passos/desconto	tensor		int32
passos/é_primeiro	tensor		bool
passos/é_último	tensor		bool
passos/is_terminal	tensor		bool
passos/observação	RecursosDict
passos/observação/objeto	tensor	(41,)	float64
passos/observação/robot0_eef_pos	tensor	(3,)	float64	Posição do efetuador final
passos/observação/robot0_eef_quat	tensor	(4,)	float64	Orientação do efetuador final
passos/observação/robot0_eef_vel_ang	tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
passos/observação/robot0_eef_vel_lin	tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
passos/observação/robot0_gripper_qpos	tensor	(2,)	float64	Posição da garra
passos/observação/robot0_gripper_qvel	tensor	(2,)	float64	Velocidade da garra
passos/observação/robot0_joint_pos	tensor	(7,)	float64	7DOF posições conjuntas
passos/observação/robot0_joint_pos_cos	tensor	(7,)	float64
passos/observação/robot0_joint_pos_sin	tensor	(7,)	float64
passos/observação/robot0_joint_vel	tensor	(7,)	float64	7DOF velocidades conjuntas
passos/observação/robot1_eef_pos	tensor	(3,)	float64	Posição do efetuador final
passos/observação/robot1_eef_quat	tensor	(4,)	float64	Orientação do efetuador final
passos/observação/robot1_eef_vel_ang	tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
passos/observação/robot1_eef_vel_lin	tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
passos/observação/robot1_gripper_qpos	tensor	(2,)	float64	Posição da garra
passos/observação/robot1_gripper_qvel	tensor	(2,)	float64	Velocidade da garra
passos/observação/robot1_joint_pos	tensor	(7,)	float64	7DOF posições conjuntas
passos/observação/robot1_joint_pos_cos	tensor	(7,)	float64
passos/observação/robot1_joint_pos_sin	tensor	(7,)	float64
passos/observação/robot1_joint_vel	tensor	(7,)	float64	7DOF velocidades conjuntas
passos/recompensa	tensor		float64
passos/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_trem	tensor		bool
pior_ok_válido	tensor		bool
trem_pior	tensor		bool
pior_válido	tensor		bool

Descrição :