ph_robomimico

  • Descrizione :

I set di dati umani competenti di Robomimic sono stati raccolti da 1 operatore esperto utilizzando la piattaforma RoboTurk (ad eccezione di Transport, che aveva 2 operatori esperti che lavoravano insieme). Ogni set di dati è composto da 200 traiettorie riuscite.

Ogni attività ha due versioni: una con osservazioni a bassa dimensione ( low_dim ) e una con immagini ( image ).

I set di dati seguono il formato RLDS per rappresentare passaggi ed episodi.

Diviso Esempi
'train' 200
@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 (configurazione predefinita)

  • Dimensione del download : 798.43 MiB

  • Dimensione del set di dati : 114.47 MiB

  • Auto-cache ( documentazione ): Sì

  • Struttura delle caratteristiche :

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,
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
20_percento Tensore bool
20_percent_treno Tensore bool
20_percent_valido Tensore bool
50 percento Tensore bool
50_percent_treno Tensore bool
50_percent_valido Tensore bool
episodio_id Tensore corda
orizzonte Tensore int32
passi Set di dati
passi/azione Tensore (7,) galleggiante64
passi/sconto Tensore int32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passaggi/osservazione/agentview_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/oggetto Tensore (10,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) galleggiante64 Posizione dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) galleggiante64 Orientamento dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) galleggiante64 Velocità angolare dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) galleggiante64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eye_in_hand_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) galleggiante64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) galleggiante64 Velocità di presa
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) galleggiante64 Posizioni articolari 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_vel Tensore (7,) galleggiante64 Velocità articolari 7DOF
passi/ricompensa Tensore galleggiante64
passi/stati Tensore (32,) galleggiante64
treno Tensore bool
valido Tensore bool

robomimic_ph/lift_ph_low_dim

  • Dimensione del download : 17.69 MiB

  • Dimensione del set di dati : 8.50 MiB

  • Auto-cache ( documentazione ): Sì

  • Struttura delle caratteristiche :

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),
            '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,
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
20_percento Tensore bool
20_percent_treno Tensore bool
20_percent_valido Tensore bool
50 percento Tensore bool
50_percent_treno Tensore bool
50_percent_valido Tensore bool
episodio_id Tensore corda
orizzonte Tensore int32
passi Set di dati
passi/azione Tensore (7,) galleggiante64
passi/sconto Tensore int32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/oggetto Tensore (10,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) galleggiante64 Posizione dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) galleggiante64 Orientamento dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) galleggiante64 Velocità angolare dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) galleggiante64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) galleggiante64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) galleggiante64 Velocità di presa
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) galleggiante64 Posizioni articolari 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_vel Tensore (7,) galleggiante64 Velocità articolari 7DOF
passi/ricompensa Tensore galleggiante64
passi/stati Tensore (32,) galleggiante64
treno Tensore bool
valido Tensore bool

robomimic_ph/can_ph_image

  • Dimensione del download : 1.87 GiB

  • Dimensione del set di dati : 474.55 MiB

  • Cache automatica ( documentazione ): No

  • Struttura delle caratteristiche :

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),
            '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,
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
20_percento Tensore bool
20_percent_treno Tensore bool
20_percent_valido Tensore bool
50 percento Tensore bool
50_percent_treno Tensore bool
50_percent_valido Tensore bool
episodio_id Tensore corda
orizzonte Tensore int32
passi Set di dati
passi/azione Tensore (7,) galleggiante64
passi/sconto Tensore int32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passaggi/osservazione/agentview_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/oggetto Tensore (14,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) galleggiante64 Posizione dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) galleggiante64 Orientamento dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) galleggiante64 Velocità angolare dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) galleggiante64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eye_in_hand_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) galleggiante64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) galleggiante64 Velocità di presa
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) galleggiante64 Posizioni articolari 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_vel Tensore (7,) galleggiante64 Velocità articolari 7DOF
passi/ricompensa Tensore galleggiante64
passi/stati Tensore (71,) galleggiante64
treno Tensore bool
valido Tensore bool

robomimic_ph/can_ph_low_dim

  • Dimensione del download : 43.38 MiB

  • Dimensione del set di dati : 27.73 MiB

  • Auto-cache ( documentazione ): Sì

  • Struttura delle caratteristiche :

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=(71,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
20_percento Tensore bool
20_percent_treno Tensore bool
20_percent_valido Tensore bool
50 percento Tensore bool
50_percent_treno Tensore bool
50_percent_valido Tensore bool
episodio_id Tensore corda
orizzonte Tensore int32
passi Set di dati
passi/azione Tensore (7,) galleggiante64
passi/sconto Tensore int32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/oggetto Tensore (14,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) galleggiante64 Posizione dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) galleggiante64 Orientamento dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) galleggiante64 Velocità angolare dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) galleggiante64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) galleggiante64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) galleggiante64 Velocità di presa
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) galleggiante64 Posizioni articolari 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_vel Tensore (7,) galleggiante64 Velocità articolari 7DOF
passi/ricompensa Tensore galleggiante64
passi/stati Tensore (71,) galleggiante64
treno Tensore bool
valido Tensore bool

immagine_ph_robomimica/ph_quadrata

  • Dimensione del download : 2.42 GiB

  • Dimensione del set di dati : 401.28 MiB

  • Cache automatica ( documentazione ): No

  • Struttura delle caratteristiche :

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),
            '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,
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
20_percento Tensore bool
20_percent_treno Tensore bool
20_percent_valido Tensore bool
50 percento Tensore bool
50_percent_treno Tensore bool
50_percent_valido Tensore bool
episodio_id Tensore corda
orizzonte Tensore int32
passi Set di dati
passi/azione Tensore (7,) galleggiante64
passi/sconto Tensore int32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passaggi/osservazione/agentview_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/oggetto Tensore (14,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) galleggiante64 Posizione dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) galleggiante64 Orientamento dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) galleggiante64 Velocità angolare dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) galleggiante64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eye_in_hand_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) galleggiante64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) galleggiante64 Velocità di presa
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) galleggiante64 Posizioni articolari 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_vel Tensore (7,) galleggiante64 Velocità articolari 7DOF
passi/ricompensa Tensore galleggiante64
passi/stati Tensore (45,) galleggiante64
treno Tensore bool
valido Tensore bool

ph_robomimico/ph_quadrato_low_dim

  • Dimensione del download : 47.69 MiB

  • Dimensione del set di dati : 29.91 MiB

  • Auto-cache ( documentazione ): Sì

  • Struttura delle caratteristiche :

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,
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
20_percento Tensore bool
20_percent_treno Tensore bool
20_percent_valido Tensore bool
50 percento Tensore bool
50_percent_treno Tensore bool
50_percent_valido Tensore bool
episodio_id Tensore corda
orizzonte Tensore int32
passi Set di dati
passi/azione Tensore (7,) galleggiante64
passi/sconto Tensore int32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/oggetto Tensore (14,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) galleggiante64 Posizione dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) galleggiante64 Orientamento dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) galleggiante64 Velocità angolare dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) galleggiante64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) galleggiante64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) galleggiante64 Velocità di presa
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) galleggiante64 Posizioni articolari 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_vel Tensore (7,) galleggiante64 Velocità articolari 7DOF
passi/ricompensa Tensore galleggiante64
passi/stati Tensore (45,) galleggiante64
treno Tensore bool
valido Tensore bool

immagine_ph_robomimica/ph_trasporto

  • Dimensione del download : 15.07 GiB

  • Dimensione del set di dati : 3.64 GiB

  • Cache automatica ( documentazione ): No

  • Struttura delle caratteristiche :

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),
            '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),
            '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),
            'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'shouldercamera0_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'shouldercamera1_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
20_percento Tensore bool
20_percent_treno Tensore bool
20_percent_valido Tensore bool
50 percento Tensore bool
50_percent_treno Tensore bool
50_percent_valido Tensore bool
episodio_id Tensore corda
orizzonte Tensore int32
passi Set di dati
passi/azione Tensore (14,) galleggiante64
passi/sconto Tensore int32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/oggetto Tensore (41,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) galleggiante64 Posizione dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) galleggiante64 Orientamento dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) galleggiante64 Velocità angolare dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) galleggiante64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eye_in_hand_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) galleggiante64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) galleggiante64 Velocità di presa
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) galleggiante64 Posizioni articolari 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_vel Tensore (7,) galleggiante64 Velocità articolari 7DOF
passi/osservazione/robot1_eef_pos Tensore (3,) galleggiante64 Posizione dell'end-effector
passi/osservazione/robot1_eef_quat Tensore (4,) galleggiante64 Orientamento dell'end-effector
passi/osservazione/robot1_eef_vel_ang Tensore (3,) galleggiante64 Velocità angolare dell'end-effector
passi/osservazione/robot1_eef_vel_lin Tensore (3,) galleggiante64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot1_eye_in_hand_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/robot1_gripper_qpos Tensore (2,) galleggiante64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot1_gripper_qvel Tensore (2,) galleggiante64 Velocità di presa
passi/osservazione/robot1_joint_pos Tensore (7,) galleggiante64 Posizioni articolari 7DOF
passi/osservazione/robot1_joint_pos_cos Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot1_joint_pos_sin Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot1_joint_vel Tensore (7,) galleggiante64 Velocità articolari 7DOF
steps/observation/shouldercamera0_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/shouldercamera1_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/ricompensa Tensore galleggiante64
passi/stati Tensore (115,) galleggiante64
treno Tensore bool
valido Tensore bool

robomimic_ph/transport_ph_low_dim

  • Dimensioni del download : 294.70 MiB

  • Dimensione del set di dati : 208.05 MiB

  • Cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (treno)

  • Struttura delle caratteristiche :

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),
            '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),
            '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_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
20_percento Tensore bool
20_percent_treno Tensore bool
20_percent_valido Tensore bool
50 percento Tensore bool
50_percent_treno Tensore bool
50_percent_valido Tensore bool
episodio_id Tensore corda
orizzonte Tensore int32
passi Set di dati
passi/azione Tensore (14,) galleggiante64
passi/sconto Tensore int32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/oggetto Tensore (41,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) galleggiante64 Posizione dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) galleggiante64 Orientamento dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) galleggiante64 Velocità angolare dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) galleggiante64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) galleggiante64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) galleggiante64 Velocità di presa
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) galleggiante64 Posizioni articolari 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_vel Tensore (7,) galleggiante64 Velocità articolari 7DOF
passi/osservazione/robot1_eef_pos Tensore (3,) galleggiante64 Posizione dell'end-effector
passi/osservazione/robot1_eef_quat Tensore (4,) galleggiante64 Orientamento dell'end-effector
passi/osservazione/robot1_eef_vel_ang Tensore (3,) galleggiante64 Velocità angolare dell'end-effector
passi/osservazione/robot1_eef_vel_lin Tensore (3,) galleggiante64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot1_gripper_qpos Tensore (2,) galleggiante64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot1_gripper_qvel Tensore (2,) galleggiante64 Velocità di presa
passi/osservazione/robot1_joint_pos Tensore (7,) galleggiante64 Posizioni articolari 7DOF
passi/osservazione/robot1_joint_pos_cos Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot1_joint_pos_sin Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot1_joint_vel Tensore (7,) galleggiante64 Velocità articolari 7DOF
passi/ricompensa Tensore galleggiante64
passi/stati Tensore (115,) galleggiante64
treno Tensore bool
valido Tensore bool

robotimic_ph/tool_hang_ph_image

  • Dimensioni del download : 61.96 GiB

  • Dimensione del set di dati : 9.10 GiB

  • Cache automatica ( documentazione ): No

  • Struttura delle caratteristiche :

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_eye_in_hand_image': Image(shape=(240, 240, 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),
            'sideview_image': Image(shape=(240, 240, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(58,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
episodio_id Tensore corda
orizzonte Tensore int32
passi Set di dati
passi/azione Tensore (7,) galleggiante64
passi/sconto Tensore int32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/oggetto Tensore (44,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) galleggiante64 Posizione dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) galleggiante64 Orientamento dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) galleggiante64 Velocità angolare dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) galleggiante64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eye_in_hand_image Immagine (240, 240, 3) uint8
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) galleggiante64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) galleggiante64 Velocità di presa
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) galleggiante64 Posizioni articolari 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_vel Tensore (7,) galleggiante64 Velocità articolari 7DOF
passi/osservazione/sideview_image Immagine (240, 240, 3) uint8
passi/ricompensa Tensore galleggiante64
passi/stati Tensore (58,) galleggiante64
treno Tensore bool
valido Tensore bool

robomimic_ph/tool_hang_ph_low_dim

  • Dimensione del download : 192.29 MiB

  • Dimensione del set di dati : 121.77 MiB

  • Auto-cache ( documentazione ): Sì

  • Struttura delle caratteristiche :

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,
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
episodio_id Tensore corda
orizzonte Tensore int32
passi Set di dati
passi/azione Tensore (7,) galleggiante64
passi/sconto Tensore int32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/oggetto Tensore (44,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) galleggiante64 Posizione dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) galleggiante64 Orientamento dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) galleggiante64 Velocità angolare dell'end-effector
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) galleggiante64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) galleggiante64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) galleggiante64 Velocità di presa
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) galleggiante64 Posizioni articolari 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) galleggiante64
passi/osservazione/robot0_joint_vel Tensore (7,) galleggiante64 Velocità articolari 7DOF
passi/ricompensa Tensore galleggiante64
passi/stati Tensore (58,) galleggiante64
treno Tensore bool
valido Tensore bool