- وصف :
تم جمع مجموعات البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة آلة Robomimic باستخدام وكيل Soft Actor Critic الذي تم تدريبه بمكافأة كثيفة. تتكون كل مجموعة بيانات من المخزن المؤقت لإعادة التشغيل الخاص بالوكيل.
تحتوي كل مهمة على نسختين: واحدة تحتوي على ملاحظات منخفضة الأبعاد ( low_dim
) وأخرى تحتوي على صور ( image
).
تتبع مجموعات البيانات تنسيق RLDS لتمثيل الخطوات والحلقات.
الصفحة الرئيسية : https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/
كود المصدر :
tfds.datasets.robomimic_mg.Builder
الإصدارات :
-
1.0.0
(افتراضي): الإصدار الأولي.
-
المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع
as_supervised
doc ):None
الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.
الاقتباس :
@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 (التكوين الافتراضي)
حجم التحميل :
18.04 GiB
حجم مجموعة البيانات :
2.73 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا
الإنشقاقات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 1500 |
- هيكل الميزة :
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),
}),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع D | وصف |
---|---|---|---|---|
المميزاتDict | ||||
معرف الحلقة | الموتر | خيط | ||
الأفق | الموتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
الخطوات/الإجراء | الموتر | (7،) | float64 | |
الخطوات/الخصم | الموتر | int32 | ||
الخطوات/is_first | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/is_last | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/is_terminal | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/الملاحظة | المميزاتDict | |||
الخطوات/الملاحظة/agentview_image | صورة | (84، 84، 3) | uint8 | |
الخطوات/الملاحظة/الكائن | الموتر | (10،) | float64 | |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eef_pos | الموتر | (3،) | float64 | موقف المؤثر النهائي |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eef_quat | الموتر | (4،) | float64 | اتجاه المؤثر النهائي |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eef_vel_ang | الموتر | (3،) | float64 | السرعة الزاوية للمؤثر النهائي |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eef_vel_lin | الموتر | (3،) | float64 | السرعة الديكارتية للمؤثر النهائي |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eye_in_hand_image | صورة | (84، 84، 3) | uint8 | |
الخطوات/الملاحظة/robot0_gripper_qpos | الموتر | (2،) | float64 | موقف القابض |
الخطوات/الملاحظة/robot0_gripper_qvel | الموتر | (2،) | float64 | سرعة القابض |
الخطوات/الملاحظة/robot0_joint_pos | الموتر | (7،) | float64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات/الملاحظة/robot0_joint_pos_cos | الموتر | (7،) | float64 | |
الخطوات/الملاحظة/robot0_joint_pos_sin | الموتر | (7،) | float64 | |
الخطوات/الملاحظة/robot0_joint_vel | الموتر | (7،) | float64 | 7DOF السرعات المشتركة |
خطوات/مكافأة | الموتر | float64 | ||
الخطوات/الدول | الموتر | (32،) | float64 |
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
robomimic_mg/lift_mg_low_dim
حجم التحميل :
302.25 MiB
حجم مجموعة البيانات :
195.10 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): فقط عندما تكون
shuffle_files=False
(القطار)الإنشقاقات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 1500 |
- هيكل الميزة :
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),
}),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع D | وصف |
---|---|---|---|---|
المميزاتDict | ||||
معرف الحلقة | الموتر | خيط | ||
الأفق | الموتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
الخطوات/الإجراء | الموتر | (7،) | float64 | |
الخطوات/الخصم | الموتر | int32 | ||
الخطوات/is_first | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/is_last | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/is_terminal | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/الملاحظة | المميزاتDict | |||
الخطوات/الملاحظة/الكائن | الموتر | (10،) | float64 | |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eef_pos | الموتر | (3،) | float64 | موقف المؤثر النهائي |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eef_quat | الموتر | (4،) | float64 | اتجاه المؤثر النهائي |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eef_vel_ang | الموتر | (3،) | float64 | السرعة الزاوية للمؤثر النهائي |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eef_vel_lin | الموتر | (3،) | float64 | السرعة الديكارتية للمؤثر النهائي |
الخطوات/الملاحظة/robot0_gripper_qpos | الموتر | (2،) | float64 | موقف القابض |
الخطوات/الملاحظة/robot0_gripper_qvel | الموتر | (2،) | float64 | سرعة القابض |
الخطوات/الملاحظة/robot0_joint_pos | الموتر | (7،) | float64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات/الملاحظة/robot0_joint_pos_cos | الموتر | (7،) | float64 | |
الخطوات/الملاحظة/robot0_joint_pos_sin | الموتر | (7،) | float64 | |
الخطوات/الملاحظة/robot0_joint_vel | الموتر | (7،) | float64 | 7DOF السرعات المشتركة |
خطوات/مكافأة | الموتر | float64 | ||
الخطوات/الدول | الموتر | (32،) | float64 |
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
robomimic_mg/can_mg_image
حجم التحميل :
47.14 GiB
حجم مجموعة البيانات :
11.15 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا
الإنشقاقات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 3900 |
- هيكل الميزة :
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),
}),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع D | وصف |
---|---|---|---|---|
المميزاتDict | ||||
معرف الحلقة | الموتر | خيط | ||
الأفق | الموتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
الخطوات/الإجراء | الموتر | (7،) | float64 | |
الخطوات/الخصم | الموتر | int32 | ||
الخطوات/is_first | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/is_last | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/is_terminal | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/الملاحظة | المميزاتDict | |||
الخطوات/الملاحظة/agentview_image | صورة | (84، 84، 3) | uint8 | |
الخطوات/الملاحظة/الكائن | الموتر | (14،) | float64 | |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eef_pos | الموتر | (3،) | float64 | موقف المؤثر النهائي |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eef_quat | الموتر | (4،) | float64 | اتجاه المؤثر النهائي |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eef_vel_ang | الموتر | (3،) | float64 | السرعة الزاوية للمؤثر النهائي |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eef_vel_lin | الموتر | (3،) | float64 | السرعة الديكارتية للمؤثر النهائي |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eye_in_hand_image | صورة | (84، 84، 3) | uint8 | |
الخطوات/الملاحظة/robot0_gripper_qpos | الموتر | (2،) | float64 | موقف القابض |
الخطوات/الملاحظة/robot0_gripper_qvel | الموتر | (2،) | float64 | سرعة القابض |
الخطوات/الملاحظة/robot0_joint_pos | الموتر | (7،) | float64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات/الملاحظة/robot0_joint_pos_cos | الموتر | (7،) | float64 | |
الخطوات/الملاحظة/robot0_joint_pos_sin | الموتر | (7،) | float64 | |
الخطوات/الملاحظة/robot0_joint_vel | الموتر | (7،) | float64 | 7DOF السرعات المشتركة |
خطوات/مكافأة | الموتر | float64 | ||
الخطوات/الدول | الموتر | (71،) | float64 |
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
robomimic_mg/can_mg_low_dim
حجم التحميل :
1.01 GiB
حجم مجموعة البيانات :
697.71 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا
الإنشقاقات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 3900 |
- هيكل الميزة :
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),
}),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع D | وصف |
---|---|---|---|---|
المميزاتDict | ||||
معرف الحلقة | الموتر | خيط | ||
الأفق | الموتر | int32 | ||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
الخطوات/الإجراء | الموتر | (7،) | float64 | |
الخطوات/الخصم | الموتر | int32 | ||
الخطوات/is_first | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/is_last | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/is_terminal | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/الملاحظة | المميزاتDict | |||
الخطوات/الملاحظة/الكائن | الموتر | (14،) | float64 | |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eef_pos | الموتر | (3،) | float64 | موقف المؤثر النهائي |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eef_quat | الموتر | (4،) | float64 | اتجاه المؤثر النهائي |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eef_vel_ang | الموتر | (3،) | float64 | السرعة الزاوية للمؤثر النهائي |
الخطوات/الملاحظة/robot0_eef_vel_lin | الموتر | (3،) | float64 | السرعة الديكارتية للمؤثر النهائي |
الخطوات/الملاحظة/robot0_gripper_qpos | الموتر | (2،) | float64 | موقف القابض |
الخطوات/الملاحظة/robot0_gripper_qvel | الموتر | (2،) | float64 | سرعة القابض |
الخطوات/الملاحظة/robot0_joint_pos | الموتر | (7،) | float64 | 7DOF المواقف المشتركة |
الخطوات/الملاحظة/robot0_joint_pos_cos | الموتر | (7،) | float64 | |
الخطوات/الملاحظة/robot0_joint_pos_sin | الموتر | (7،) | float64 | |
الخطوات/الملاحظة/robot0_joint_vel | الموتر | (7،) | float64 | 7DOF السرعات المشتركة |
خطوات/مكافأة | الموتر | float64 | ||
الخطوات/الدول | الموتر | (71،) | float64 |
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):