robosuite_panda_pick_place_can

  • Açıklama :

Bu veri kümeleri, robosuite robot kol simülatörünün PickPlaceCan ortamı ile oluşturulmuştur. İnsan veri kümeleri, RLDS Creator ve bir gamepad denetleyicisi kullanılarak tek bir operatör tarafından kaydedildi.

Sentetik veri kümeleri, EnvLogger kitaplığı kullanılarak kaydedilmiştir.

Veri kümeleri, adımları ve bölümleri temsil etmek için RLDS biçimini izler.

Bölümler 400 adımdan oluşur. Her bölümde, görev tamamlandığında bir etiket eklenir, bu etiket özel adım meta verilerinin bir parçası olarak saklanır.

EnvLogger bağımlılığı nedeniyle, bu veri kümesinin oluşturulmasının şu anda yalnızca Linux ortamlarında desteklendiğini unutmayın.

@misc{ramos2021rlds,
      title={RLDS: an Ecosystem to Generate, Share and Use Datasets in Reinforcement Learning},
      author={Sabela Ramos and Sertan Girgin and Léonard Hussenot and Damien Vincent and Hanna Yakubovich and Daniel Toyama and Anita Gergely and Piotr Stanczyk and Raphael Marinier and Jeremiah Harmsen and Olivier Pietquin and Nikola Momchev},
      year={2021},
      eprint={2111.02767},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG}
}

robosuite_panda_pick_place_can/human_dc29b40a (varsayılan yapılandırma)

  • Yapılandırma açıklaması : İnsan tarafından oluşturulan veri kümesi (50 bölüm).

  • Ana sayfa : https://github.com/google-research/rlds

  • İndirme boyutu : 96.67 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 407.24 MiB

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 50
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'agent_id': string,
    'episode_id': string,
    'episode_index': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'Can_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'Can_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'Can_to_robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'Can_to_robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'object-state': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), 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),
            'robot0_proprio-state': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'tag:placed': bool,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
ajan_kimliği tensör sicim
bölüm_kimliği tensör sicim
bölüm_index tensör int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7,) şamandıra64
adımlar/indirim tensör şamandıra64
adımlar/resim resim (Yok, Yok, 3) uint8
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/Can_pos tensör (3,) şamandıra64
adımlar/gözlem/Can_quat tensör (4,) şamandıra64
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_pos tensör (3,) şamandıra64
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_quat tensör (4,) şamandıra32
adımlar/gözlem/nesne durumu tensör (14,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_proprio-durumu tensör (32,) şamandıra64
adımlar/ödül tensör şamandıra64
adımlar/etiket:yerleştirildi tensör bool

robosuite_panda_pick_place_can/human_images_dc29b40a

  • Yapılandırma açıklaması : Gözlemde farklı kamera açılarına sahip görüntüler de dahil olmak üzere insan tarafından oluşturulmuş veri kümesi. Oluşturulmasının biraz zaman alabileceğini unutmayın.

  • Ana Sayfa : https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/robosuite_panda_pick_place_can

  • İndirme boyutu : 10.95 GiB

  • Veri kümesi boyutu : 7.53 GiB

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 50
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'agent_id': string,
    'episode_id': string,
    'episode_index': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'Can_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'Can_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'Can_to_robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'Can_to_robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'agentview_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
            'birdview_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
            'object-state': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), 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),
            'robot0_proprio-state': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
            'robot0_robotview_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': float64,
        'tag:placed': bool,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
ajan_kimliği tensör sicim
bölüm_kimliği tensör sicim
bölüm_index tensör int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7,) şamandıra64
adımlar/indirim tensör şamandıra64
adımlar/resim resim (Yok, Yok, 3) uint8
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/Can_pos tensör (3,) şamandıra64
adımlar/gözlem/Can_quat tensör (4,) şamandıra64
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_pos tensör (3,) şamandıra64
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_quat tensör (4,) şamandıra32
adımlar/gözlem/agentview_image resim (256, 256, 3) uint8
adımlar/gözlem/birdview_image resim (256, 256, 3) uint8
adımlar/gözlem/nesne durumu tensör (14,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_eye_in_hand_image resim (256, 256, 3) uint8
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_proprio-durumu tensör (32,) şamandıra64
adımlar/gözlem/robot0_robotview_image resim (256, 256, 3) uint8
adımlar/ödül tensör şamandıra64
adımlar/etiket:yerleştirildi tensör bool

robosuite_panda_pick_place_can/synthetic_stochastic_sac_afe13968

  • Yapılandırma açıklaması : SAC (200 bölüm) ile eğitilmiş bir stokastik aracı tarafından oluşturulan sentetik veri kümesi.

  • Ana sayfa : https://github.com/google-research/rlds

  • İndirme boyutu : 144.44 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 622.86 MiB

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 200
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'agent_id': string,
    'episode_id': string,
    'episode_index': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
        'discount': float64,
        'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'Can_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'Can_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'Can_to_robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'Can_to_robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'object-state': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'robot0_proprio-state': Tensor(shape=(32,), dtype=float32),
        }),
        'reward': float64,
        'tag:placed': bool,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
ajan_kimliği tensör sicim
bölüm_kimliği tensör sicim
bölüm_index tensör int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7,) şamandıra32
adımlar/indirim tensör şamandıra64
adımlar/resim resim (Yok, Yok, 3) uint8
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/Can_pos tensör (3,) şamandıra32
adımlar/gözlem/Can_quat tensör (4,) şamandıra32
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_pos tensör (3,) şamandıra32
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_quat tensör (4,) şamandıra32
adımlar/gözlem/nesne durumu tensör (14,) şamandıra32
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) şamandıra32
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) şamandıra32
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) şamandıra32
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) şamandıra32
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7,) şamandıra32
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7,) şamandıra32
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7,) şamandıra32
adımlar/gözlem/robot0_proprio-durumu tensör (32,) şamandıra32
adımlar/ödül tensör şamandıra64
adımlar/etiket:yerleştirildi tensör bool