robosuite_panda_pick_place_can

  • Mô tả :

Các tập dữ liệu này đã được tạo bằng môi trường PickPlaceCan của trình mô phỏng cánh tay robot robosuite . Các tập dữ liệu về con người được ghi lại bởi một người điều hành sử dụng RLDS Creator và một bộ điều khiển gamepad.

Các tập dữ liệu tổng hợp đã được ghi lại bằng thư viện EnvLogger .

Bộ dữ liệu tuân theo định dạng RLDS để biểu thị các bước và các tập.

Các tập bao gồm 400 bước. Trong mỗi tập, một thẻ được thêm vào khi nhiệm vụ hoàn thành, thẻ này được lưu trữ như một phần của siêu dữ liệu bước tùy chỉnh.

Lưu ý rằng, do sự phụ thuộc vào EnvLogger, việc tạo tập dữ liệu này hiện chỉ được hỗ trợ trên môi trường Linux.

@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 (cấu hình mặc định)

  • Mô tả cấu hình : Tập dữ liệu do con người tạo (50 tập).

  • Trang chủ : https://github.com/google-research/rlds

  • Kích thước tải xuống : 96.67 MiB

  • Kích thước tập dữ liệu: 407.24 MiB

  • Tách :

Tách ra Các ví dụ
'train' 50
  • Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
    'agent_id': tf.string,
    'episode_id': tf.string,
    'episode_index': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.float64,
        'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'Can_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'Can_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'Can_to_robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'Can_to_robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float32),
            'object-state': Tensor(shape=(14,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_proprio-state': Tensor(shape=(32,), dtype=tf.float64),
        }),
        'reward': tf.float64,
        'tag:placed': tf.bool,
    }),
})
  • Tài liệu tính năng :
Tính năng Lớp Hình dạng Loại Sự miêu tả
Các tính năng
agent_id Tensor tf.string
Episode_id Tensor tf.string
Episode_index Tensor tf.int32
các bước Dataset
các bước / hành động Tensor (7,) tf.float64
bước / chiết khấu Tensor tf.float64
bước / hình ảnh Hình ảnh (Không có, Không có, 3) tf.uint8
bước / is_first Tensor tf.bool
bước / is_last Tensor tf.bool
step / is_terminal Tensor tf.bool
các bước / quan sát Các tính năng
bước / quan sát / Can_pos Tensor (3,) tf.float64
bước / quan sát / Can_quat Tensor (4,) tf.float64
bước / quan sát / Can_to_robot0_eef_pos Tensor (3,) tf.float64
bước / quan sát / Can_to_robot0_eef_quat Tensor (4,) tf.float32
các bước / quan sát / đối tượng-trạng thái Tensor (14,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_eef_pos Tensor (3,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_eef_quat Tensor (4,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_gripper_qpos Tensor (2,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_gripper_qvel Tensor (2,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_joint_pos_cos Tensor (7,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_joint_pos_sin Tensor (7,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_joint_vel Tensor (7,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_proprio-trạng thái Tensor (32,) tf.float64
bước / phần thưởng Tensor tf.float64
bước / thẻ: đã đặt Tensor tf.bool

robosuite_panda_pick_place_can / human_images_dc29b40a

  • Mô tả cấu hình : Tập dữ liệu do con người tạo ra, bao gồm các hình ảnh với các góc camera khác nhau trong quan sát. Lưu ý rằng có thể mất một khoảng thời gian để tạo.

  • Trang chủ : https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/robosuite_panda_pick_place_can

  • Kích thước tải xuống : 10.95 GiB

  • Kích thước tập dữ liệu : 7.53 GiB

  • Tách :

Tách ra Các ví dụ
'train' 50
  • Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
    'agent_id': tf.string,
    'episode_id': tf.string,
    'episode_index': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.float64,
        'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'Can_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'Can_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'Can_to_robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'Can_to_robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float32),
            'agentview_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=tf.uint8),
            'birdview_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=tf.uint8),
            'object-state': Tensor(shape=(14,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=tf.uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_proprio-state': Tensor(shape=(32,), dtype=tf.float64),
            'robot0_robotview_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=tf.uint8),
        }),
        'reward': tf.float64,
        'tag:placed': tf.bool,
    }),
})
  • Tài liệu tính năng :
Tính năng Lớp Hình dạng Loại Sự miêu tả
Các tính năng
agent_id Tensor tf.string
Episode_id Tensor tf.string
Episode_index Tensor tf.int32
các bước Dataset
các bước / hành động Tensor (7,) tf.float64
bước / chiết khấu Tensor tf.float64
bước / hình ảnh Hình ảnh (Không có, Không có, 3) tf.uint8
bước / is_first Tensor tf.bool
bước / is_last Tensor tf.bool
step / is_terminal Tensor tf.bool
các bước / quan sát Các tính năng
bước / quan sát / Can_pos Tensor (3,) tf.float64
bước / quan sát / Can_quat Tensor (4,) tf.float64
bước / quan sát / Can_to_robot0_eef_pos Tensor (3,) tf.float64
bước / quan sát / Can_to_robot0_eef_quat Tensor (4,) tf.float32
bước / quan sát / agentview_image Hình ảnh (256, 256, 3) tf.uint8
bước / quan sát / birdview_image Hình ảnh (256, 256, 3) tf.uint8
các bước / quan sát / đối tượng-trạng thái Tensor (14,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_eef_pos Tensor (3,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_eef_quat Tensor (4,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_eye_in_hand_image Hình ảnh (256, 256, 3) tf.uint8
bước / quan sát / robot0_gripper_qpos Tensor (2,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_gripper_qvel Tensor (2,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_joint_pos_cos Tensor (7,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_joint_pos_sin Tensor (7,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_joint_vel Tensor (7,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_proprio-trạng thái Tensor (32,) tf.float64
bước / quan sát / robot0_robotview_image Hình ảnh (256, 256, 3) tf.uint8
bước / phần thưởng Tensor tf.float64
bước / thẻ: đã đặt Tensor tf.bool

robosuite_panda_pick_place_can / tổng hợp_stochastic_sac_afe13968

  • Mô tả cấu hình : Tập dữ liệu tổng hợp được tạo bởi một tác nhân ngẫu nhiên được đào tạo với SAC (200 tập).

  • Trang chủ : https://github.com/google-research/rlds

  • Kích thước tải xuống : 144.44 MiB

  • Kích thước tập dữ liệu: 622.86 MiB

  • Tách :

Tách ra Các ví dụ
'train' 200
  • Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
    'agent_id': tf.string,
    'episode_id': tf.string,
    'episode_index': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float64,
        'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'Can_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
            'Can_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float32),
            'Can_to_robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
            'Can_to_robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float32),
            'object-state': Tensor(shape=(14,), dtype=tf.float32),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float32),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float32),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float32),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float32),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float32),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float32),
            'robot0_proprio-state': Tensor(shape=(32,), dtype=tf.float32),
        }),
        'reward': tf.float64,
        'tag:placed': tf.bool,
    }),
})
  • Tài liệu tính năng :
Tính năng Lớp Hình dạng Loại Sự miêu tả
Các tính năng
agent_id Tensor tf.string
Episode_id Tensor tf.string
Episode_index Tensor tf.int32
các bước Dataset
các bước / hành động Tensor (7,) tf.float32
bước / chiết khấu Tensor tf.float64
bước / hình ảnh Hình ảnh (Không có, Không có, 3) tf.uint8
bước / is_first Tensor tf.bool
bước / is_last Tensor tf.bool
step / is_terminal Tensor tf.bool
các bước / quan sát Các tính năng
bước / quan sát / Can_pos Tensor (3,) tf.float32
bước / quan sát / Can_quat Tensor (4,) tf.float32
bước / quan sát / Can_to_robot0_eef_pos Tensor (3,) tf.float32
bước / quan sát / Can_to_robot0_eef_quat Tensor (4,) tf.float32
các bước / quan sát / đối tượng-trạng thái Tensor (14,) tf.float32
bước / quan sát / robot0_eef_pos Tensor (3,) tf.float32
bước / quan sát / robot0_eef_quat Tensor (4,) tf.float32
bước / quan sát / robot0_gripper_qpos Tensor (2,) tf.float32
bước / quan sát / robot0_gripper_qvel Tensor (2,) tf.float32
bước / quan sát / robot0_joint_pos_cos Tensor (7,) tf.float32
bước / quan sát / robot0_joint_pos_sin Tensor (7,) tf.float32
bước / quan sát / robot0_joint_vel Tensor (7,) tf.float32
bước / quan sát / robot0_proprio-trạng thái Tensor (32,) tf.float32
bước / phần thưởng Tensor tf.float64
bước / thẻ: đã đặt Tensor tf.bool