- 설명 :
Robomimic 능숙한 인간 데이터 세트는 RoboTurk 플랫폼을 사용하여 1명의 숙련된 작업자가 수집했습니다(2명의 능숙한 작업자가 함께 작업한 Transport는 제외). 각 데이터 세트는 200개의 성공적인 궤도로 구성됩니다.
각 작업에는 두 가지 버전이 있습니다. 하나는 저차원 관찰( low_dim
)이고 다른 하나는 이미지( image
)입니다.
데이터 세트는 RLDS 형식을 따라 단계와 에피소드를 나타냅니다.
버전 :
-
1.0.0
: 최초 릴리스. -
1.0.1
(기본값): 인용이 업데이트되었습니다.
-
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 200 |
감독된 키 (
as_supervised
문서 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ): 누락.
인용 :
@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_ph/lift_ph_image(기본 구성)
다운로드 크기 :
798.43 MiB
데이터 세트 크기 :
114.47 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
기능 구조 :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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),
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'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),
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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=(32,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
20_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
50_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
episode_id | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | int32 | ||
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/액션 | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/할인 | 텐서 | int32 | ||
단계/is_first | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 풍모Dict | |||
단계/관찰/agentview_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/객체 | 텐서 | (10,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot0_eye_in_hand_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 속도 |
단계/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (32,) | float64 | |
기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/lift_ph_low_dim
다운로드 크기 :
17.69 MiB
데이터 세트 크기 :
8.50 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
기능 구조 :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
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'episode_id': string,
'horizon': int32,
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'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
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'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
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'object': Tensor(shape=(10,), dtype=float64),
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'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,
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
20_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
50_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
episode_id | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | int32 | ||
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/액션 | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/할인 | 텐서 | int32 | ||
단계/is_first | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 풍모Dict | |||
단계/관찰/객체 | 텐서 | (10,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 속도 |
단계/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (32,) | float64 | |
기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/can_ph_image
다운로드 크기 :
1.87 GiB
데이터 세트 크기 :
474.55 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
기능 구조 :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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),
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}),
'reward': float64,
'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
20_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
50_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
episode_id | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | int32 | ||
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/액션 | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/할인 | 텐서 | int32 | ||
단계/is_first | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 풍모Dict | |||
단계/관찰/agentview_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/객체 | 텐서 | (14,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot0_eye_in_hand_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 속도 |
단계/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (71,) | float64 | |
기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/can_ph_low_dim
다운로드 크기 :
43.38 MiB
데이터 세트 크기 :
27.73 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
기능 구조 :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'episode_id': string,
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'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
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}),
'reward': float64,
'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
20_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
50_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
episode_id | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | int32 | ||
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/액션 | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/할인 | 텐서 | int32 | ||
단계/is_first | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 풍모Dict | |||
단계/관찰/객체 | 텐서 | (14,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 속도 |
단계/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (71,) | float64 | |
기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/square_ph_image
다운로드 크기 :
2.42 GiB
데이터 세트 크기 :
401.28 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
기능 구조 :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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),
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'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
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'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
}),
'reward': float64,
'states': Tensor(shape=(45,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
20_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
50_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
episode_id | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | int32 | ||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/액션 | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/할인 | 텐서 | int32 | ||
단계/is_first | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 풍모Dict | |||
단계/관찰/agentview_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/객체 | 텐서 | (14,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot0_eye_in_hand_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 속도 |
단계/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (45,) | float64 | |
기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/square_ph_low_dim
다운로드 크기 :
47.69 MiB
데이터 세트 크기 :
29.91 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
기능 구조 :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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=(45,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
20_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
50_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
episode_id | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | int32 | ||
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/액션 | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/할인 | 텐서 | int32 | ||
단계/is_first | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 풍모Dict | |||
단계/관찰/객체 | 텐서 | (14,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 속도 |
단계/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (45,) | float64 | |
기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/transport_ph_image
다운로드 크기 :
15.07 GiB
데이터세트 크기 :
3.64 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
기능 구조 :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
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'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'episode_id': string,
'horizon': int32,
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'action': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
'discount': int32,
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
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'object': Tensor(shape=(41,), dtype=float64),
'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
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'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
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'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot1_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
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'reward': float64,
'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
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})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
20_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
50_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
episode_id | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | int32 | ||
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/액션 | 텐서 | (14,) | float64 | |
단계/할인 | 텐서 | int32 | ||
단계/is_first | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 풍모Dict | |||
단계/관찰/객체 | 텐서 | (41,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot0_eye_in_hand_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 속도 |
단계/관찰/robot1_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot1_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot1_eef_vel_ang | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot1_eef_vel_lin | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot1_eye_in_hand_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/robot1_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot1_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot1_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 위치 |
단계/관찰/robot1_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot1_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot1_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 속도 |
단계/관찰/shouldercamera0_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/shouldercamera1_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (115,) | float64 | |
기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/transport_ph_low_dim
다운로드 크기 :
294.70 MiB
데이터 세트 크기 :
208.05 MiB
자동 캐시됨 ( 문서 ):
shuffle_files=False
(트레인)인 경우에만기능 구조 :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
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}),
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'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
20_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
50_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
episode_id | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | int32 | ||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/액션 | 텐서 | (14,) | float64 | |
단계/할인 | 텐서 | int32 | ||
단계/is_first | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 풍모Dict | |||
단계/관찰/객체 | 텐서 | (41,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 속도 |
단계/관찰/robot1_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot1_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot1_eef_vel_ang | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot1_eef_vel_lin | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot1_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot1_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot1_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 위치 |
단계/관찰/robot1_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot1_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot1_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 속도 |
단계/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (115,) | float64 | |
기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/tool_hang_ph_image
다운로드 크기 :
61.96 GiB
데이터세트 크기 :
9.10 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
기능 구조 :
FeaturesDict({
'episode_id': string,
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'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
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}),
'reward': float64,
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}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
episode_id | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | int32 | ||
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/액션 | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/할인 | 텐서 | int32 | ||
단계/is_first | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 풍모Dict | |||
단계/관찰/객체 | 텐서 | (44,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot0_eye_in_hand_image | 영상 | (240, 240, 3) | uint8 | |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 속도 |
단계/관찰/sideview_image | 영상 | (240, 240, 3) | uint8 | |
단계/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (58,) | float64 | |
기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/tool_hang_ph_low_dim
다운로드 크기 :
192.29 MiB
데이터 세트 크기 :
121.77 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
기능 구조 :
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=(44,), 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=(58,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
episode_id | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | int32 | ||
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/액션 | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/할인 | 텐서 | int32 | ||
단계/is_first | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 풍모Dict | |||
단계/관찰/객체 | 텐서 | (44,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 속도 |
단계/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (58,) | float64 | |
기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
- 설명 :
Robomimic 능숙한 인간 데이터 세트는 RoboTurk 플랫폼을 사용하여 1명의 숙련된 작업자가 수집했습니다(2명의 능숙한 작업자가 함께 작업한 Transport는 제외). 각 데이터 세트는 200개의 성공적인 궤도로 구성됩니다.
각 작업에는 두 가지 버전이 있습니다. 하나는 저차원 관찰( low_dim
)이고 다른 하나는 이미지( image
)입니다.
데이터 세트는 RLDS 형식을 따라 단계와 에피소드를 나타냅니다.
버전 :
-
1.0.0
: 최초 릴리스. -
1.0.1
(기본값): 인용이 업데이트되었습니다.
-
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 200 |
감독된 키 (
as_supervised
문서 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ): 누락.
인용 :
@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_ph/lift_ph_image(기본 구성)
다운로드 크기 :
798.43 MiB
데이터 세트 크기 :
114.47 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
기능 구조 :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'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),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
20_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
50_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
episode_id | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | int32 | ||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/액션 | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/할인 | 텐서 | int32 | ||
단계/is_first | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 풍모Dict | |||
단계/관찰/agentview_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/객체 | 텐서 | (10,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot0_eye_in_hand_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 속도 |
단계/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (32,) | float64 | |
기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/lift_ph_low_dim
다운로드 크기 :
17.69 MiB
데이터 세트 크기 :
8.50 MiB
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- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
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기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/can_ph_image
다운로드 크기 :
1.87 GiB
데이터 세트 크기 :
474.55 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
기능 구조 :
FeaturesDict({
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- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
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기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/can_ph_low_dim
다운로드 크기 :
43.38 MiB
데이터 세트 크기 :
27.73 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
기능 구조 :
FeaturesDict({
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- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
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단계/상태 | 텐서 | (71,) | float64 | |
기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/square_ph_image
다운로드 크기 :
2.42 GiB
데이터 세트 크기 :
401.28 MiB
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기능 구조 :
FeaturesDict({
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- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
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단계 | 데이터세트 | |||
단계/액션 | 텐서 | (7,) | float64 | |
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단계/관찰 | 풍모Dict | |||
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단계/관찰/객체 | 텐서 | (14,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
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단계/관찰/robot0_eye_in_hand_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
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단계/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (45,) | float64 | |
기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/square_ph_low_dim
다운로드 크기 :
47.69 MiB
데이터 세트 크기 :
29.91 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
기능 구조 :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
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- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
20_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
50_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
episode_id | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | int32 | ||
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/액션 | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/할인 | 텐서 | int32 | ||
단계/is_first | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 풍모Dict | |||
단계/관찰/객체 | 텐서 | (14,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 속도 |
단계/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (45,) | float64 | |
기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/transport_ph_image
다운로드 크기 :
15.07 GiB
데이터세트 크기 :
3.64 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
기능 구조 :
FeaturesDict({
'20_percent': bool,
'20_percent_train': bool,
'20_percent_valid': bool,
'50_percent': bool,
'50_percent_train': bool,
'50_percent_valid': bool,
'episode_id': string,
'horizon': int32,
'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),
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'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
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'shouldercamera1_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
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'reward': float64,
'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
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'train': bool,
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})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
20_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
20_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
50_퍼센트 | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_train | 텐서 | 부울 | ||
50_percent_valid | 텐서 | 부울 | ||
episode_id | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | int32 | ||
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/액션 | 텐서 | (14,) | float64 | |
단계/할인 | 텐서 | int32 | ||
단계/is_first | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 풍모Dict | |||
단계/관찰/객체 | 텐서 | (41,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
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단계/관찰/robot0_eye_in_hand_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 속도 |
단계/관찰/robot1_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot1_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
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단계/관찰/robot1_eef_vel_lin | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
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단계/관찰/shouldercamera0_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
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기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/transport_ph_low_dim
다운로드 크기 :
294.70 MiB
데이터 세트 크기 :
208.05 MiB
자동 캐시됨 ( 문서 ):
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(트레인)인 경우에만기능 구조 :
FeaturesDict({
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- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
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단계/관찰/robot1_eef_pos | 텐서 | (삼,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot1_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
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단계/관찰/robot1_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
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단계/관찰/robot1_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot1_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 조인트 속도 |
단계/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (115,) | float64 | |
기차 | 텐서 | 부울 | ||
유효한 | 텐서 | 부울 |
robomimic_ph/tool_hang_ph_image
다운로드 크기 :
61.96 GiB
데이터세트 크기 :
9.10 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
기능 구조 :
FeaturesDict({
'episode_id': string,
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})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
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수평선 | 텐서 | int32 | ||
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/액션 | 텐서 | (7,) | float64 | |
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valid | Tensor | bool |
robomimic_ph/tool_hang_ph_low_dim
Download size :
192.29 MiB
Dataset size :
121.77 MiB
Auto-cached ( documentation ): Yes
Feature structure :
FeaturesDict({
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'reward': float64,
'states': Tensor(shape=(58,), dtype=float64),
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- Feature documentation :
Feature | Class | Shape | Dtype | Description |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
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