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robomimic_mh

Descriptif :

Les ensembles de données humaines mixtes Robomimic ont été collectés par plusieurs opérateurs aux capacités mixtes à l'aide de la plate-forme RoboTurk . Chaque jeu de données se compose de 200 démonstrations.

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.

Page d'accueil : https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/
Code source : tfds.datasets.robomimic_mh.Builder
Versions :
- 1.0.0 (par défaut) : version initiale.
Fractionnements :

Diviser	Exemples
`'train'`	300

Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): None
Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.
Exemples ( tfds.as_dataframe ) : Manquant.
Citation :

@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 (configuration par défaut)

Taille du téléchargement : 2.50 GiB
Taille du jeu de données : 363.18 MiB
Mise en cache automatique ( documentation ): Non
Structure des fonctionnalités :

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),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        '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,
})

Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Dtype	Description
	FonctionnalitésDict
20_percent	Tenseur		bourdonner
20_percent_train	Tenseur		bourdonner
20_percent_valid	Tenseur		bourdonner
50 pourcent	Tenseur		bourdonner
50_percent_train	Tenseur		bourdonner
50_percent_valid	Tenseur		bourdonner
mieux	Tenseur		bourdonner
meilleur_opérateur_1	Tenseur		bourdonner
meilleur_opérateur_1_train	Tenseur		bourdonner
better_operator_1_valid	Tenseur		bourdonner
meilleur_opérateur_2	Tenseur		bourdonner
meilleur_opérateur_2_train	Tenseur		bourdonner
better_operator_2_valid	Tenseur		bourdonner
mieux_train	Tenseur		bourdonner
mieux_valide	Tenseur		bourdonner
épisode_id	Tenseur		chaîne
horizon	Tenseur		int32
d'accord	Tenseur		bourdonner
d'accord_mieux	Tenseur		bourdonner
okay_better_train	Tenseur		bourdonner
okay_better_valid	Tenseur		bourdonner
okay_operator_1	Tenseur		bourdonner
okay_operator_1_train	Tenseur		bourdonner
okay_operator_1_valid	Tenseur		bourdonner
okay_operator_2	Tenseur		bourdonner
okay_operator_2_train	Tenseur		bourdonner
okay_operator_2_valid	Tenseur		bourdonner
d'accord_train	Tenseur		bourdonner
OK_valide	Tenseur		bourdonner
pas	Base de données
étapes/action	Tenseur	(7,)	float64
étapes/réduction	Tenseur		int32
étapes/is_first	Tenseur		bourdonner
pas/est_dernier	Tenseur		bourdonner
étapes/is_terminal	Tenseur		bourdonner
étapes/observation	FonctionnalitésDict
étapes/observation/agentview_image	Image	(84, 84, 3)	uint8
pas/observation/objet	Tenseur	(dix,)	float64
étapes/observation/robot0_eef_pos	Tenseur	(3,)	float64	Position de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_quat	Tenseur	(4,)	float64	Orientation de l'effecteur terminal
étapes/observation/robot0_eef_vel_fr	Tenseur	(3,)	float64	Vitesse angulaire de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_vel_lin	Tenseur	(3,)	float64	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,)	float64	Position de la pince
étapes/observation/robot0_gripper_qvel	Tenseur	(2,)	float64	Vitesse de la pince
étapes/observation/robot0_joint_pos	Tenseur	(7,)	float64	Positions communes 7DOF
étapes/observation/robot0_joint_pos_cos	Tenseur	(7,)	float64
étapes/observation/robot0_joint_pos_sin	Tenseur	(7,)	float64
étapes/observation/robot0_joint_vel	Tenseur	(7,)	float64	Vitesses articulaires 7DOF
pas/récompense	Tenseur		float64
étapes/états	Tenseur	(32,)	float64
former	Tenseur		bourdonner
valide	Tenseur		bourdonner
pire	Tenseur		bourdonner
pire_mieux	Tenseur		bourdonner
pire_meilleur_train	Tenseur		bourdonner
pire_mieux_valide	Tenseur		bourdonner
pire_d'accord	Tenseur		bourdonner
pire_ok_train	Tenseur		bourdonner
pire_ok_valide	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_1	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_1_train	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_1_valide	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_2	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_2_train	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_2_valide	Tenseur		bourdonner
pire_train	Tenseur		bourdonner
pire_valide	Tenseur		bourdonner

robomimic_mh/lift_mh_low_dim

Taille du téléchargement : 45.73 MiB
Taille du jeu de données : 27.26 MiB
Mise en cache automatique ( documentation ): Oui
Structure des fonctionnalités :

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),
            '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),
    }),
    '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,
})

Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Dtype	Description
	FonctionnalitésDict
20_percent	Tenseur		bourdonner
20_percent_train	Tenseur		bourdonner
20_percent_valid	Tenseur		bourdonner
50 pourcent	Tenseur		bourdonner
50_percent_train	Tenseur		bourdonner
50_percent_valid	Tenseur		bourdonner
mieux	Tenseur		bourdonner
meilleur_opérateur_1	Tenseur		bourdonner
meilleur_opérateur_1_train	Tenseur		bourdonner
better_operator_1_valid	Tenseur		bourdonner
meilleur_opérateur_2	Tenseur		bourdonner
meilleur_opérateur_2_train	Tenseur		bourdonner
better_operator_2_valid	Tenseur		bourdonner
mieux_train	Tenseur		bourdonner
mieux_valide	Tenseur		bourdonner
épisode_id	Tenseur		chaîne
horizon	Tenseur		int32
d'accord	Tenseur		bourdonner
d'accord_mieux	Tenseur		bourdonner
okay_better_train	Tenseur		bourdonner
okay_better_valid	Tenseur		bourdonner
okay_operator_1	Tenseur		bourdonner
okay_operator_1_train	Tenseur		bourdonner
okay_operator_1_valid	Tenseur		bourdonner
okay_operator_2	Tenseur		bourdonner
okay_operator_2_train	Tenseur		bourdonner
okay_operator_2_valid	Tenseur		bourdonner
d'accord_train	Tenseur		bourdonner
OK_valide	Tenseur		bourdonner
pas	Base de données
étapes/actions	Tenseur	(7,)	float64
étapes/réduction	Tenseur		int32
étapes/is_first	Tenseur		bourdonner
pas/est_dernier	Tenseur		bourdonner
étapes/is_terminal	Tenseur		bourdonner
étapes/observation	FonctionnalitésDict
pas/observation/objet	Tenseur	(dix,)	float64
étapes/observation/robot0_eef_pos	Tenseur	(3,)	float64	Position de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_quat	Tenseur	(4,)	float64	Orientation de l'effecteur terminal
étapes/observation/robot0_eef_vel_fr	Tenseur	(3,)	float64	Vitesse angulaire de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_vel_lin	Tenseur	(3,)	float64	Vitesse cartésienne de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_gripper_qpos	Tenseur	(2,)	float64	Position de la pince
étapes/observation/robot0_gripper_qvel	Tenseur	(2,)	float64	Vitesse de la pince
étapes/observation/robot0_joint_pos	Tenseur	(7,)	float64	Positions communes 7DOF
étapes/observation/robot0_joint_pos_cos	Tenseur	(7,)	float64
étapes/observation/robot0_joint_pos_sin	Tenseur	(7,)	float64
étapes/observation/robot0_joint_vel	Tenseur	(7,)	float64	Vitesses articulaires 7DOF
pas/récompense	Tenseur		float64
étapes/états	Tenseur	(32,)	float64
former	Tenseur		bourdonner
valide	Tenseur		bourdonner
pire	Tenseur		bourdonner
pire_mieux	Tenseur		bourdonner
pire_meilleur_train	Tenseur		bourdonner
pire_mieux_valide	Tenseur		bourdonner
pire_d'accord	Tenseur		bourdonner
pire_ok_train	Tenseur		bourdonner
pire_ok_valide	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_1	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_1_train	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_1_valide	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_2	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_2_train	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_2_valide	Tenseur		bourdonner
pire_train	Tenseur		bourdonner
pire_valide	Tenseur		bourdonner

robomimic_mh/can_mh_image

Taille du téléchargement : 5.05 GiB
Taille du jeu de données : 1.23 GiB
Mise en cache automatique ( documentation ): Non
Structure des fonctionnalités :

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),
            '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),
    }),
    '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,
})

Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Dtype	Description
	FonctionnalitésDict
20_percent	Tenseur		bourdonner
20_percent_train	Tenseur		bourdonner
20_percent_valid	Tenseur		bourdonner
50 pourcent	Tenseur		bourdonner
50_percent_train	Tenseur		bourdonner
50_percent_valid	Tenseur		bourdonner
mieux	Tenseur		bourdonner
meilleur_opérateur_1	Tenseur		bourdonner
meilleur_opérateur_1_train	Tenseur		bourdonner
better_operator_1_valid	Tenseur		bourdonner
meilleur_opérateur_2	Tenseur		bourdonner
meilleur_opérateur_2_train	Tenseur		bourdonner
better_operator_2_valid	Tenseur		bourdonner
mieux_train	Tenseur		bourdonner
mieux_valide	Tenseur		bourdonner
épisode_id	Tenseur		chaîne
horizon	Tenseur		int32
d'accord	Tenseur		bourdonner
d'accord_mieux	Tenseur		bourdonner
okay_better_train	Tenseur		bourdonner
okay_better_valid	Tenseur		bourdonner
okay_operator_1	Tenseur		bourdonner
okay_operator_1_train	Tenseur		bourdonner
okay_operator_1_valid	Tenseur		bourdonner
okay_operator_2	Tenseur		bourdonner
okay_operator_2_train	Tenseur		bourdonner
okay_operator_2_valid	Tenseur		bourdonner
d'accord_train	Tenseur		bourdonner
OK_valide	Tenseur		bourdonner
pas	Base de données
étapes/action	Tenseur	(7,)	float64
étapes/réduction	Tenseur		int32
étapes/is_first	Tenseur		bourdonner
pas/est_dernier	Tenseur		bourdonner
étapes/is_terminal	Tenseur		bourdonner
étapes/observation	FonctionnalitésDict
étapes/observation/agentview_image	Image	(84, 84, 3)	uint8
pas/observation/objet	Tenseur	(14,)	float64
étapes/observation/robot0_eef_pos	Tenseur	(3,)	float64	Position de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_quat	Tenseur	(4,)	float64	Orientation de l'effecteur terminal
étapes/observation/robot0_eef_vel_fr	Tenseur	(3,)	float64	Vitesse angulaire de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_vel_lin	Tenseur	(3,)	float64	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,)	float64	Position de la pince
étapes/observation/robot0_gripper_qvel	Tenseur	(2,)	float64	Vitesse de la pince
étapes/observation/robot0_joint_pos	Tenseur	(7,)	float64	Positions communes 7DOF
étapes/observation/robot0_joint_pos_cos	Tenseur	(7,)	float64
étapes/observation/robot0_joint_pos_sin	Tenseur	(7,)	float64
étapes/observation/robot0_joint_vel	Tenseur	(7,)	float64	Vitesses articulaires 7DOF
pas/récompense	Tenseur		float64
étapes/états	Tenseur	(71,)	float64
former	Tenseur		bourdonner
valide	Tenseur		bourdonner
pire	Tenseur		bourdonner
pire_mieux	Tenseur		bourdonner
pire_meilleur_train	Tenseur		bourdonner
pire_mieux_valide	Tenseur		bourdonner
pire_d'accord	Tenseur		bourdonner
pire_ok_train	Tenseur		bourdonner
pire_ok_valide	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_1	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_1_train	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_1_valide	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_2	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_2_train	Tenseur		bourdonner
pire_opérateur_2_valide	Tenseur		bourdonner
pire_train	Tenseur		bourdonner
pire_valide	Tenseur		bourdonner

robomimic_mh/can_mh_low_dim

Taille du téléchargement : 107.28 MiB
Taille du jeu de données : 75.19 MiB
Mise en cache automatique ( documentation ): Oui
Structure des fonctionnalités :

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,
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robomimic_mh/square_mh_image

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robomimic_mh/square_mh_low_dim

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robomimic_mh/transport_mh_image

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Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Dtype	Description
	FonctionnalitésDict
20_percent	Tenseur		bourdonner
20_percent_train	Tenseur		bourdonner
20_percent_valid	Tenseur		bourdonner
50 pourcent	Tenseur		bourdonner
50_percent_train	Tenseur		bourdonner
50_percent_valid	Tenseur		bourdonner
mieux	Tenseur		bourdonner
mieux_train	Tenseur		bourdonner
mieux_valide	Tenseur		bourdonner
épisode_id	Tenseur		chaîne
horizon	Tenseur		int32
d'accord	Tenseur		bourdonner
d'accord_mieux	Tenseur		bourdonner
okay_better_train	Tenseur		bourdonner
okay_better_valid	Tenseur		bourdonner
d'accord_train	Tenseur		bourdonner
OK_valide	Tenseur		bourdonner
pas	Base de données
étapes/action	Tenseur	(14,)	float64
étapes/réduction	Tenseur		int32
étapes/is_first	Tenseur		bourdonner
pas/est_dernier	Tenseur		bourdonner
étapes/is_terminal	Tenseur		bourdonner
étapes/observation	FonctionnalitésDict
pas/observation/objet	Tenseur	(41,)	float64
étapes/observation/robot0_eef_pos	Tenseur	(3,)	float64	Position de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_quat	Tenseur	(4,)	float64	Orientation de l'effecteur terminal
étapes/observation/robot0_eef_vel_fr	Tenseur	(3,)	float64	Vitesse angulaire de l'effecteur final
étapes/observation/robot0_eef_vel_lin	Tenseur	(3,)	float64	Vitesse cartésienne de l'effecteur final
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étapes/observation/robot0_gripper_qpos	Tenseur	(2,)	float64	Position de la pince
étapes/observation/robot0_gripper_qvel	Tenseur	(2,)	float64	Vitesse de la pince
étapes/observation/robot0_joint_pos	Tenseur	(7,)	float64	Positions communes 7DOF
étapes/observation/robot0_joint_pos_cos	Tenseur	(7,)	float64
étapes/observation/robot0_joint_pos_sin	Tenseur	(7,)	float64
étapes/observation/robot0_joint_vel	Tenseur	(7,)	float64	Vitesses articulaires 7DOF
étapes/observation/robot1_eef_pos	Tenseur	(3,)	float64	Position de l'effecteur final
étapes/observation/robot1_eef_quat	Tenseur	(4,)	float64	Orientation de l'effecteur terminal
étapes/observation/robot1_eef_vel_fr	Tenseur	(3,)	float64	Vitesse angulaire de l'effecteur final
étapes/observation/robot1_eef_vel_lin	Tenseur	(3,)	float64	Vitesse cartésienne de l'effecteur final
étapes/observation/robot1_eye_in_hand_image	Image	(84, 84, 3)	uint8
étapes/observation/robot1_gripper_qpos	Tenseur	(2,)	float64	Position de la pince
étapes/observation/robot1_gripper_qvel	Tenseur	(2,)	float64	Vitesse de la pince
étapes/observation/robot1_joint_pos	Tenseur	(7,)	float64	Positions communes 7DOF
étapes/observation/robot1_joint_pos_cos	Tenseur	(7,)	float64
étapes/observation/robot1_joint_pos_sin	Tenseur	(7,)	float64
étapes/observation/robot1_joint_vel	Tenseur	(7,)	float64	Vitesses articulaires 7DOF
pas/observation/shouldercamera0_image	Image	(84, 84, 3)	uint8
étapes/observation/shouldercamera1_image	Image	(84, 84, 3)	uint8
pas/récompense	Tenseur		float64
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valide	Tenseur		bourdonner
pire	Tenseur		bourdonner
pire_mieux	Tenseur		bourdonner
pire_meilleur_train	Tenseur		bourdonner
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pire_ok_train	Tenseur		bourdonner
pire_ok_valide	Tenseur		bourdonner
pire_train	Tenseur		bourdonner
pire_valide	Tenseur		bourdonner

robomimic_mh/transport_mh_low_dim

Taille du téléchargement : 607.47 MiB
Taille du jeu de données : 434.43 MiB
Mise en cache automatique ( documentation ): Non
Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
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Descriptif :