- 説明:
ロボミミック マシンが生成したデータセットは、高密度の報酬でトレーニングされたソフト アクター クリティカル エージェントを使用して収集されました。各データセットは、エージェントの再生バッファーで構成されます。
各タスクには 2 つのバージョンがあります。1 つは低次元の観測を含むもの ( low_dim
)、もう 1 つは画像を含むもの ( image
) です。
データセットはRLDS 形式に従ってステップとエピソードを表します。
バージョン:
-
1.0.0
(デフォルト): 初期リリース。
-
監視キー(
as_supervised
docを参照):None
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ): 欠落しています。
引用:
@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_mg/lift_mg_image (デフォルト設定)
ダウンロードサイズ:
18.04 GiB
データセットのサイズ:
2.73 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 1,500 |
- 機能の構造:
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({
'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),
}),
})
- 機能ドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
エピソードID | テンソル | 弦 | ||
地平線 | テンソル | int32 | ||
ステップ | データセット | |||
ステップ/アクション | テンソル | (7,) | float64 | |
歩数/割引 | テンソル | int32 | ||
ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
ステップ/観察/agentview_image | 画像 | (84、84、3) | uint8 | |
ステップ/観察/オブジェクト | テンソル | (10,) | float64 | |
ステップ/観察/robot0_eef_pos | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの位置 |
ステップ/観察/robot0_eef_quat | テンソル | (4,) | float64 | エンドエフェクタの向き |
ステップ/観察/robot0_eef_vel_ang | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの角速度 |
ステップ/観察/robot0_eef_vel_lin | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの直交速度 |
ステップ/観察/robot0_eye_in_hand_image | 画像 | (84、84、3) | uint8 | |
ステップ/観察/robot0_gripper_qpos | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー位置 |
ステップ/観察/robot0_gripper_qvel | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー速度 |
ステップ/観察/robot0_joint_pos | テンソル | (7,) | float64 | 7自由度の関節位置 |
ステップ/観察/robot0_joint_pos_cos | テンソル | (7,) | float64 | |
ステップ/観察/robot0_joint_pos_sin | テンソル | (7,) | float64 | |
ステップ/観察/robot0_joint_vel | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF 関節速度 |
歩数/報酬 | テンソル | float64 | ||
ステップ/状態 | テンソル | (32,) | float64 |
robomimic_mg/lift_mg_low_dim
ダウンロードサイズ:
302.25 MiB
データセットのサイズ:
195.10 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント):
shuffle_files=False
(トレイン) の場合のみ分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 1,500 |
- 機能の構造:
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=(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),
}),
})
- 機能ドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
エピソードID | テンソル | 弦 | ||
地平線 | テンソル | int32 | ||
ステップ | データセット | |||
ステップ/アクション | テンソル | (7,) | float64 | |
歩数/割引 | テンソル | int32 | ||
ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
ステップ/観察/オブジェクト | テンソル | (10,) | float64 | |
ステップ/観察/robot0_eef_pos | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの位置 |
ステップ/観察/robot0_eef_quat | テンソル | (4,) | float64 | エンドエフェクタの向き |
ステップ/観察/robot0_eef_vel_ang | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの角速度 |
ステップ/観察/robot0_eef_vel_lin | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの直交速度 |
ステップ/観察/robot0_gripper_qpos | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー位置 |
ステップ/観察/robot0_gripper_qvel | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー速度 |
ステップ/観察/robot0_joint_pos | テンソル | (7,) | float64 | 7自由度の関節位置 |
ステップ/観察/robot0_joint_pos_cos | テンソル | (7,) | float64 | |
ステップ/観察/robot0_joint_pos_sin | テンソル | (7,) | float64 | |
ステップ/観察/robot0_joint_vel | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF 関節速度 |
歩数/報酬 | テンソル | float64 | ||
ステップ/状態 | テンソル | (32,) | float64 |
robomimic_mg/can_mg_image
ダウンロードサイズ:
47.14 GiB
データセットのサイズ:
11.15 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 3,900 |
- 機能の構造:
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({
'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),
}),
})
- 機能ドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
エピソードID | テンソル | 弦 | ||
地平線 | テンソル | int32 | ||
ステップ | データセット | |||
ステップ/アクション | テンソル | (7,) | float64 | |
歩数/割引 | テンソル | int32 | ||
ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
ステップ/観察/agentview_image | 画像 | (84、84、3) | uint8 | |
ステップ/観察/オブジェクト | テンソル | (14,) | float64 | |
ステップ/観察/robot0_eef_pos | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの位置 |
ステップ/観察/robot0_eef_quat | テンソル | (4,) | float64 | エンドエフェクタの向き |
ステップ/観察/robot0_eef_vel_ang | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの角速度 |
ステップ/観察/robot0_eef_vel_lin | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの直交速度 |
ステップ/観察/robot0_eye_in_hand_image | 画像 | (84、84、3) | uint8 | |
ステップ/観察/robot0_gripper_qpos | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー位置 |
ステップ/観察/robot0_gripper_qvel | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー速度 |
ステップ/観察/robot0_joint_pos | テンソル | (7,) | float64 | 7自由度の関節位置 |
ステップ/観察/robot0_joint_pos_cos | テンソル | (7,) | float64 | |
ステップ/観察/robot0_joint_pos_sin | テンソル | (7,) | float64 | |
ステップ/観察/robot0_joint_vel | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF ジョイント速度 |
歩数/報酬 | テンソル | float64 | ||
ステップ/状態 | テンソル | (71,) | float64 |
robomimic_mg/can_mg_low_dim
ダウンロードサイズ:
1.01 GiB
データセットのサイズ:
697.71 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 3,900 |
- 機能の構造:
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=(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),
}),
})
- 機能ドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
エピソードID | テンソル | 弦 | ||
地平線 | テンソル | int32 | ||
ステップ | データセット | |||
ステップ/アクション | テンソル | (7,) | float64 | |
歩数/割引 | テンソル | int32 | ||
ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
ステップ/観察/オブジェクト | テンソル | (14,) | float64 | |
ステップ/観察/robot0_eef_pos | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの位置 |
ステップ/観察/robot0_eef_quat | テンソル | (4,) | float64 | エンドエフェクタの向き |
ステップ/観察/robot0_eef_vel_ang | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの角速度 |
ステップ/観察/robot0_eef_vel_lin | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの直交速度 |
ステップ/観察/robot0_gripper_qpos | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー位置 |
ステップ/観察/robot0_gripper_qvel | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー速度 |
ステップ/観察/robot0_joint_pos | テンソル | (7,) | float64 | 7自由度の関節位置 |
ステップ/観察/robot0_joint_pos_cos | テンソル | (7,) | float64 | |
ステップ/観察/robot0_joint_pos_sin | テンソル | (7,) | float64 | |
ステップ/観察/robot0_joint_vel | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF ジョイント速度 |
歩数/報酬 | テンソル | float64 | ||
ステップ/状態 | テンソル | (71,) | float64 |