robomimic_ph

  • 説明

ロボミミックの熟練した人間のデータセットは、 RoboTurkプラットフォームを使用して 1 人の熟練したオペレーターによって収集されました (トランスポートを除き、2 人の熟練したオペレーターが協力して作業しました)。各データセットは 200 の成功した軌跡で構成されます。

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。

スプリット
'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 (デフォルト設定)

  • ダウンロードサイズ: 798.43 MiB

  • データセットのサイズ: 114.47 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

  • 機能の構造:

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, 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),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_パーセント_トレインテンソルブール
20パーセント有効テンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50パーセントトレインテンソルブール
50パーセント有効テンソルブール
エピソードIDテンソル
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エンドエフェクターの直交速度
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 7DOF ジョイント位置
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
電車テンソルブール
有効テンソルブール

robomimic_ph/lift_ph_low_dim

  • ダウンロードサイズ: 17.69 MiB

  • データセットのサイズ: 8.50 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

  • 機能の構造:

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, 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),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_パーセント_トレインテンソルブール
20パーセント有効テンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50パーセントトレインテンソルブール
50パーセント有効テンソルブール
エピソードIDテンソル
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エンドエフェクターの直交速度
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 7DOF ジョイント位置
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
電車テンソルブール
有効テンソルブール

robomimic_ph/can_ph_image

  • ダウンロードサイズ: 1.87 GiB

  • データセットのサイズ: 474.55 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 機能の構造:

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, 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),
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            '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),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_パーセント_トレインテンソルブール
20パーセント有効テンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50パーセントトレインテンソルブール
50パーセント有効テンソルブール
エピソードIDテンソル
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エンドエフェクターの直交速度
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 7DOF ジョイント位置
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(71,) float64
電車テンソルブール
有効テンソルブール

robomimic_ph/can_ph_low_dim

  • ダウンロードサイズ: 43.38 MiB

  • データセットのサイズ: 27.73 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

  • 機能の構造:

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
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    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
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        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
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        '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),
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        }),
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    'train': bool,
    'valid': bool,
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_パーセント_トレインテンソルブール
20パーセント有効テンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50パーセントトレインテンソルブール
50パーセント有効テンソルブール
エピソードIDテンソル
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エンドエフェクターの直交速度
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 7DOF ジョイント位置
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
電車テンソルブール
有効テンソルブール

robomimic_ph/square_ph_image

  • ダウンロードサイズ: 2.42 GiB

  • データセットのサイズ: 401.28 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 機能の構造:

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, 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),
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            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
        }),
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        'states': Tensor(shape=(45,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_パーセント_トレインテンソルブール
20パーセント有効テンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50パーセントトレインテンソルブール
50パーセント有効テンソルブール
エピソードIDテンソル
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エンドエフェクターの直交速度
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 7DOF ジョイント位置
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(45,) float64
電車テンソルブール
有効テンソルブール

robomimic_ph/square_ph_low_dim

  • ダウンロードサイズ: 47.69 MiB

  • データセットのサイズ: 29.91 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

  • 機能の構造:

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, 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=(45,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_パーセント_トレインテンソルブール
20パーセント有効テンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50パーセントトレインテンソルブール
50パーセント有効テンソルブール
エピソードIDテンソル
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エンドエフェクターの直交速度
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 7DOF ジョイント位置
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(45,) float64
電車テンソルブール
有効テンソルブール

robomimic_ph/transport_ph_image

  • ダウンロードサイズ: 15.07 GiB

  • データセットのサイズ: 3.64 GiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 機能の構造:

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, 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),
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            'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector position),
            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot1_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            '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, description=7DOF joint velocities),
            '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,
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_パーセント_トレインテンソルブール
20パーセント有効テンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50パーセントの電車テンソルブール
50パーセント有効テンソルブール
エピソードIDテンソル
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(14,) 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(41,) 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エンドエフェクターの直交速度
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 7DOF ジョイント位置
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
ステップ/観察/robot1_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/robot1_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/robot1_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/robot1_eef_vel_linテンソル(3,) float64エンドエフェクターの直交速度
ステップ/観察/robot1_eye_in_hand_image画像(84、84、3) uint8
ステップ/観察/robot1_gripper_qposテンソル(2,) float64グリッパー位置
ステップ/観察/robot1_gripper_qvelテンソル(2,) float64グリッパー速度
ステップ/観察/robot1_joint_posテンソル(7,) float64 7DOF ジョイント位置
ステップ/観察/robot1_joint_pos_cosテンソル(7,) float64
ステップ/観察/robot1_joint_pos_sinテンソル(7,) float64
ステップ/観察/robot1_joint_velテンソル(7,) float64 7DOF 関節速度
歩数/観察/肩カメラ0_画像画像(84、84、3) uint8
歩数/観察/肩カメラ1_画像画像(84、84、3) uint8
歩数/報酬テンソルfloat64
ステップ/状態テンソル(115,) float64
電車テンソルブール
有効テンソルブール

robomimic_ph/transport_ph_low_dim

  • ダウンロードサイズ: 294.70 MiB

  • データセットのサイズ: 208.05 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

  • 機能の構造:

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, 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),
            'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector position),
            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            '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, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_パーセント_トレインテンソルブール
20パーセント有効テンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50パーセントトレインテンソルブール
50パーセント有効テンソルブール
エピソードIDテンソル
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(14,) 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(41,) 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エンドエフェクターの直交速度
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 7DOF ジョイント位置
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
ステップ/観察/robot1_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/robot1_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/robot1_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/robot1_eef_vel_linテンソル(3,) float64エンドエフェクターの直交速度
ステップ/観察/robot1_gripper_qposテンソル(2,) float64グリッパー位置
ステップ/観察/robot1_gripper_qvelテンソル(2,) float64グリッパー速度
ステップ/観察/robot1_joint_posテンソル(7,) float64 7DOF ジョイント位置
ステップ/観察/robot1_joint_pos_cosテンソル(7,) float64
ステップ/観察/robot1_joint_pos_sinテンソル(7,) float64
ステップ/観察/robot1_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(115,) float64
電車テンソルブール
有効テンソルブール

robomimic_ph/tool_hang_ph_image

  • ダウンロードサイズ: 61.96 GiB

  • データセットのサイズ: 9.10 GiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 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=(44,), 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=(240, 240, 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),
            'sideview_image': Image(shape=(240, 240, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(58,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
エピソードIDテンソル
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(44,) 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エンドエフェクターの直交速度
ステップ/観察/robot0_eye_in_hand_image画像(240、240、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 7DOF ジョイント位置
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
ステップ/観察/サイドビュー_画像画像(240、240、3) uint8
歩数/報酬テンソルfloat64
ステップ/状態テンソル(58,) float64
電車テンソルブール
有効テンソルブール

robomimic_ph/tool_hang_ph_low_dim

  • ダウンロードサイズ: 192.29 MiB

  • データセットのサイズ: 121.77 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

  • 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=(44,), 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=(58,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
エピソードIDテンソル
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(44,) 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エンドエフェクターの直交速度
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(58,) float64
電車テンソルブール
有効テンソルブール