- 설명 :
Robomimic 기계 생성 데이터 세트는 조밀한 보상으로 훈련된 Soft Actor Critic 에이전트를 사용하여 수집되었습니다. 각 데이터 세트는 에이전트의 재생 버퍼로 구성됩니다.
각 작업에는 두 가지 버전이 있습니다. 하나는 저차원 관측값( low_dim
)이고 다른 하나는 이미지( image
)입니다.
데이터 세트는 RLDS 형식을 따라 단계와 에피소드를 나타냅니다.
버전 :
-
1.0.0
(기본값): 최초 릴리스입니다.
-
감독되는 키 (
as_supervised
doc 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ): 누락되었습니다.
인용 :
@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 (기본 구성)
다운로드 크기 :
18.04 GiB
데이터세트 크기 :
2.73 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 1,500 |
- 기능 구조 :
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),
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
에피소드_ID | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | 정수32 | ||
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (7,) | float64 | |
걸음수/할인 | 텐서 | 정수32 | ||
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 특징Dict | |||
단계/관찰/agentview_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/객체 | 텐서 | (10,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (3,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (3,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin | 텐서 | (3,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot0_eye_in_hand_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 관절 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 관절 속도 |
걸음수/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (32,) | float64 |
robomimic_mg/lift_mg_low_dim
다운로드 크기 :
302.25 MiB
데이터세트 크기 :
195.10 MiB
자동 캐시 ( 문서 ):
shuffle_files=False
인 경우에만(학습)분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 1,500 |
- 기능 구조 :
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),
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
에피소드_ID | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | 정수32 | ||
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (7,) | float64 | |
걸음수/할인 | 텐서 | 정수32 | ||
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 특징Dict | |||
단계/관찰/객체 | 텐서 | (10,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (3,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (3,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin | 텐서 | (3,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 관절 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 관절 속도 |
걸음수/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (32,) | float64 |
robomimic_mg/can_mg_image
다운로드 크기 :
47.14 GiB
데이터세트 크기 :
11.15 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 3,900 |
- 기능 구조 :
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),
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
에피소드_ID | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | 정수32 | ||
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (7,) | float64 | |
걸음수/할인 | 텐서 | 정수32 | ||
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 특징Dict | |||
단계/관찰/agentview_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/객체 | 텐서 | (14,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (3,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (3,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin | 텐서 | (3,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot0_eye_in_hand_image | 영상 | (84, 84, 3) | uint8 | |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 관절 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 관절 속도 |
걸음수/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (71,) | float64 |
robomimic_mg/can_mg_low_dim
다운로드 크기 :
1.01 GiB
데이터세트 크기 :
697.71 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 3,900 |
- 기능 구조 :
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),
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
에피소드_ID | 텐서 | 끈 | ||
수평선 | 텐서 | 정수32 | ||
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (7,) | float64 | |
걸음수/할인 | 텐서 | 정수32 | ||
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 특징Dict | |||
단계/관찰/객체 | 텐서 | (14,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_eef_pos | 텐서 | (3,) | float64 | 엔드 이펙터 위치 |
단계/관찰/robot0_eef_quat | 텐서 | (4,) | float64 | 엔드 이펙터 방향 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang | 텐서 | (3,) | float64 | 엔드 이펙터 각속도 |
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin | 텐서 | (3,) | float64 | 엔드 이펙터 데카르트 속도 |
단계/관찰/robot0_gripper_qpos | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 위치 |
단계/관찰/robot0_gripper_qvel | 텐서 | (2,) | float64 | 그리퍼 속도 |
단계/관찰/robot0_joint_pos | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 관절 위치 |
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin | 텐서 | (7,) | float64 | |
단계/관찰/robot0_joint_vel | 텐서 | (7,) | float64 | 7DOF 관절 속도 |
걸음수/보상 | 텐서 | float64 | ||
단계/상태 | 텐서 | (71,) | float64 |