robosuite_panda_pick_place_can

• 説明：

これらのデータセットは、robosuite ロボット アーム シミュレーターの PickPlaceCan 環境を使用して作成されました。人間のデータセットは、 RLDS Creatorとゲームパッド コントローラーを使用して 1 人のオペレーターによって記録されました。

合成データセットは、 EnvLogger ライブラリを使用して記録されています。

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。

エピソードは 400 のステップで構成されます。各エピソードでは、タスクが完了するとタグが追加され、このタグはカスタム ステップ メタデータの一部として保存されます。

EnvLogger の依存関係により、このデータセットの生成は現在 Linux 環境でのみサポートされていることに注意してください。

• ソースコード: tfds.rlds.datasets.robosuite_panda_pick_place_can.RobosuitePandaPickPlaceCan

• バージョン:

  • 1.0.0 (デフォルト): 初期リリース。

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 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。

• 引用：

@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 (デフォルト設定)

• 構成の説明: 人間が生成したデータセット (50 エピソード)。

• ホームページ: https://github.com/google-research/rlds

• ダウンロードサイズ: 96.67 MiB

• データセットのサイズ: 407.24 MiB

• 分割:

• 機能の構造:

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,
    }),
})

• 機能ドキュメント:

• 例( tfds.as_dataframe ):

robosuite_panda_pick_place_can/human_images_dc29b40a

• 構成の説明: 人間が生成したデータセット。観察時のさまざまなカメラ角度の画像が含まれます。生成には時間がかかる場合がありますのでご了承ください。

• ホームページ: https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/robosuite_panda_pick_place_can

• ダウンロードサイズ: 10.95 GiB

• データセットのサイズ: 7.53 GiB

• 分割:

• 機能の構造:

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,
    }),
})

• 機能ドキュメント:

• 例( tfds.as_dataframe ):

robosuite_panda_pick_place_can/synthetic_stochastic_sac_afe13968

• 構成の説明: SAC でトレーニングされた確率的エージェントによって生成された合成データセット (200 エピソード)。

• ホームページ: https://github.com/google-research/rlds

• ダウンロードサイズ: 144.44 MiB

• データセットのサイズ: 622.86 MiB

• 分割:

• 機能の構造:

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,
    }),
})

• 機能ドキュメント:

• 例( tfds.as_dataframe ):