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robomimic_ph

Descripción :

Los conjuntos de datos humanos competentes de Robomimic fueron recopilados por 1 operador competente utilizando la plataforma RoboTurk (con la excepción de Transporte, que tenía 2 operadores competentes trabajando juntos). Cada conjunto de datos consta de 200 trayectorias exitosas.

Cada tarea tiene dos versiones: una con observaciones de baja dimensión ( low_dim ) y otra con imágenes ( image ).

Los conjuntos de datos siguen el formato RLDS para representar pasos y episodios.

Página de inicio : https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/
Código fuente : tfds.datasets.robomimic_ph.Builder
Versiones :
- 1.0.0 : versión inicial.
- 1.0.1 (predeterminado): Cita actualizada.
Divisiones :

Dividir	Ejemplos
`'train'`	200

Claves supervisadas (ver documento as_supervised ): None
Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.
Ejemplos ( tfds.as_dataframe ): Falta.
Cita :

@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 (configuración predeterminada)

Tamaño de descarga : 798.43 MiB
Tamaño del conjunto de datos : 114.47 MiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): Sí
Estructura de características :

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, 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,
})

Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
20_por ciento	Tensor		booleano
20_porcentaje_tren	Tensor		booleano
20_porcentaje_válido	Tensor		booleano
50_por ciento	Tensor		booleano
50_porcentaje_tren	Tensor		booleano
50_porcentaje_válido	Tensor		booleano
id_episodio	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
pasos	Conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		booleano
pasos/es_último	Tensor		booleano
pasos/es_terminal	Tensor		booleano
pasos/observación	FuncionesDict
pasos/observación/agentview_image	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/objeto	Tensor	(10,)	flotador64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotador64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotador64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotador64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotador64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_eye_in_hand_image	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotador64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotador64	Velocidad de la pinza
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotador64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotador64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotador64
pasos/estados	Tensor	(32,)	flotador64
tren	Tensor		booleano
válido	Tensor		booleano

robomimic_ph/lift_ph_low_dim

Tamaño de descarga : 17.69 MiB
Tamaño del conjunto de datos : 8.50 MiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): Sí
Estructura de características :

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=(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,
})

Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
20_por ciento	Tensor		booleano
20_porcentaje_tren	Tensor		booleano
20_porcentaje_válido	Tensor		booleano
50_por ciento	Tensor		booleano
50_porcentaje_tren	Tensor		booleano
50_porcentaje_válido	Tensor		booleano
id_episodio	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
pasos	Conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		booleano
pasos/es_último	Tensor		booleano
pasos/es_terminal	Tensor		booleano
pasos/observación	FuncionesDict
pasos/observación/objeto	Tensor	(10,)	flotador64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotador64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotador64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotador64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotador64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotador64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotador64	Velocidad de la pinza
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotador64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotador64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotador64
pasos/estados	Tensor	(32,)	flotador64
tren	Tensor		booleano
válido	Tensor		booleano

robomimic_ph/can_ph_image

Tamaño de descarga : 1.87 GiB
Tamaño del conjunto de datos : 474.55 MiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No
Estructura de características :

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, description=End-effector position),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
20_por ciento	Tensor		booleano
20_porcentaje_tren	Tensor		booleano
20_porcentaje_válido	Tensor		booleano
50_por ciento	Tensor		booleano
50_porcentaje_tren	Tensor		booleano
50_porcentaje_válido	Tensor		booleano
id_episodio	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
pasos	Conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		booleano
pasos/es_último	Tensor		booleano
pasos/es_terminal	Tensor		booleano
pasos/observación	FuncionesDict
pasos/observación/agentview_image	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/objeto	Tensor	(14,)	flotador64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotador64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotador64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotador64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotador64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_eye_in_hand_image	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotador64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotador64	Velocidad de la pinza
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotador64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotador64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotador64
pasos/estados	Tensor	(71,)	flotador64
tren	Tensor		booleano
válido	Tensor		booleano

robomimic_ph/can_ph_low_dim

Tamaño de descarga : 43.38 MiB
Tamaño del conjunto de datos : 27.73 MiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): Sí
Estructura de características :

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, 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),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
20_por ciento	Tensor		booleano
20_porcentaje_tren	Tensor		booleano
20_porcentaje_válido	Tensor		booleano
50_por ciento	Tensor		booleano
50_porcentaje_tren	Tensor		booleano
50_porcentaje_válido	Tensor		booleano
id_episodio	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
pasos	Conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		booleano
pasos/es_último	Tensor		booleano
pasos/es_terminal	Tensor		booleano
pasos/observación	FuncionesDict
pasos/observación/objeto	Tensor	(14,)	flotador64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotador64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotador64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotador64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotador64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotador64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotador64	Velocidad de la pinza
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotador64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotador64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotador64
pasos/estados	Tensor	(71,)	flotador64
tren	Tensor		booleano
válido	Tensor		booleano

robomimic_ph/cuadrado_ph_image

Tamaño de descarga : 2.42 GiB
Tamaño del conjunto de datos : 401.28 MiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No
Estructura de características :

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, 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=(45,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
20_por ciento	Tensor		booleano
20_porcentaje_tren	Tensor		booleano
20_porcentaje_válido	Tensor		booleano
50_por ciento	Tensor		booleano
50_porcentaje_tren	Tensor		booleano
50_porcentaje_válido	Tensor		booleano
id_episodio	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
pasos	Conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		booleano
pasos/es_último	Tensor		booleano
pasos/es_terminal	Tensor		booleano
pasos/observación	FuncionesDict
pasos/observación/agentview_image	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/objeto	Tensor	(14,)	flotador64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotador64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotador64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotador64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotador64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_eye_in_hand_image	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotador64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotador64	Velocidad de la pinza
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotador64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotador64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotador64
pasos/estados	Tensor	(45,)	flotador64
tren	Tensor		booleano
válido	Tensor		booleano

robomimic_ph/square_ph_low_dim

Tamaño de descarga : 47.69 MiB
Tamaño del conjunto de datos : 29.91 MiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): Sí
Estructura de características :

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),
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Documentación de funciones :

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	FuncionesDict
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50_porcentaje_tren	Tensor		booleano
50_porcentaje_válido	Tensor		booleano
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horizonte	Tensor		int32
pasos	Conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		booleano
pasos/es_último	Tensor		booleano
pasos/es_terminal	Tensor		booleano
pasos/observación	FuncionesDict
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pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotador64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotador64	Velocidad angular del efector final
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pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotador64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotador64	Velocidad de la pinza
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotador64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotador64
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pasos/recompensa	Tensor		flotador64
pasos/estados	Tensor	(45,)	flotador64
tren	Tensor		booleano
válido	Tensor		booleano

robomimic_ph/transport_ph_image

Tamaño de descarga : 15.07 GiB
Tamaño del conjunto de datos : 3.64 GiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No
Estructura de características :

FeaturesDict({
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Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
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50_por ciento	Tensor		booleano
50_porcentaje_tren	Tensor		booleano
50_porcentaje_válido	Tensor		booleano
id_episodio	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
pasos	Conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(14,)	flotador64
pasos/descuento	Tensor		int32
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pasos/observación	FuncionesDict
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pasos/recompensa	Tensor		flotador64
pasos/estados	Tensor	(115,)	flotador64
tren	Tensor		booleano
válido	Tensor		booleano

robomimic_ph/transport_ph_low_dim

Tamaño de descarga : 294.70 MiB
Tamaño del conjunto de datos : 208.05 MiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): solo cuando shuffle_files=False (entrenamiento)
Estructura de características :

FeaturesDict({
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Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
20_por ciento	Tensor		booleano
20_porcentaje_tren	Tensor		booleano
20_porcentaje_válido	Tensor		booleano
50_por ciento	Tensor		booleano
50_porcentaje_tren	Tensor		booleano
50_porcentaje_válido	Tensor		booleano
id_episodio	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
pasos	Conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(14,)	flotador64
pasos/descuento	Tensor		int32
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pasos/es_último	Tensor		booleano
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pasos/observación	FuncionesDict
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pasos/observación/robot1_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotador64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot1_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotador64	Velocidad de la pinza
pasos/observación/robot1_joint_pos	Tensor	(7,)	flotador64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot1_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotador64
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pasos/recompensa	Tensor		flotador64
pasos/estados	Tensor	(115,)	flotador64
tren	Tensor		booleano
válido	Tensor		booleano

robomimic_ph/tool_hang_ph_image

Tamaño de descarga : 61.96 GiB
Tamaño del conjunto de datos : 9.10 GiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No
Estructura de características :

FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
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        'states': Tensor(shape=(58,), dtype=float64),
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    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
id_episodio	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
pasos	Conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		booleano
pasos/es_último	Tensor		booleano
pasos/es_terminal	Tensor		booleano
pasos/observación	FuncionesDict
pasos/observación/objeto	Tensor	(44,)	flotador64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotador64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotador64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotador64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotador64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_eye_in_hand_image	Imagen	(240, 240, 3)	uint8
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotador64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotador64	Velocidad de la pinza
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotador64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotador64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/observación/sideview_image	Imagen	(240, 240, 3)	uint8
pasos/recompensa	Tensor		flotador64
pasos/estados	Tensor	(58,)	flotador64
tren	Tensor		booleano
válido	Tensor		booleano

robomimic_ph/tool_hang_ph_low_dim

Tamaño de descarga : 192.29 MiB
Tamaño del conjunto de datos : 121.77 MiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): Sí
Estructura de características :

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),
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            '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),
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        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(58,), dtype=float64),
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    'valid': bool,
})

Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
id_episodio	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
pasos	Conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		booleano
pasos/es_último	Tensor		booleano
pasos/es_terminal	Tensor		booleano
pasos/observación	FuncionesDict
pasos/observación/objeto	Tensor	(44,)	flotador64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotador64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotador64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotador64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotador64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotador64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotador64	Velocidad de la pinza
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotador64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotador64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotador64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotador64
pasos/estados	Tensor	(58,)	flotador64
tren	Tensor		booleano
válido	Tensor		booleano