রোবোমিমিক_এমজি

  • বর্ণনা :

রোবোমিমিক মেশিন তৈরি করা ডেটাসেটগুলি একটি সফট অ্যাক্টর ক্রিটিক এজেন্ট ব্যবহার করে সংগ্রহ করা হয়েছিল যা একটি ঘন পুরষ্কার দিয়ে প্রশিক্ষিত হয়েছিল। প্রতিটি ডেটাসেটে এজেন্টের রিপ্লে বাফার থাকে।

প্রতিটি টাস্কের দুটি সংস্করণ রয়েছে: একটি নিম্ন মাত্রিক পর্যবেক্ষণ সহ ( low_dim ), এবং একটি চিত্র সহ ( image )।

ডেটাসেটগুলি ধাপ এবং পর্বগুলি উপস্থাপন করতে RLDS বিন্যাস অনুসরণ করে।

@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 (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

  • ডাউনলোড সাইজ : 18.04 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 2.73 GiB

  • স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 1,500
  • বৈশিষ্ট্য গঠন :
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),
    }),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
episode_id টেনসর স্ট্রিং
দিগন্ত টেনসর int32
পদক্ষেপ ডেটাসেট
পদক্ষেপ/ক্রিয়া টেনসর (৭,) float64
পদক্ষেপ/ছাড় টেনসর int32
steps/is_first টেনসর bool
ধাপ/শেষ_শেষ টেনসর bool
steps/is_terminal টেনসর bool
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ ফিচারসডিক্ট
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/এজেন্টভিউ_ইমেজ ছবি (৮৪, ৮৪, ৩) uint8
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/বস্তু টেনসর (10,) float64
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eef_pos টেনসর (৩,) float64 শেষ-প্রভাবক অবস্থান
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eef_quat টেনসর (৪,) float64 এন্ড-ইফেক্টর ওরিয়েন্টেশন
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eef_vel_ang টেনসর (৩,) float64 শেষ-প্রভাবক কৌণিক বেগ
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eef_vel_lin টেনসর (৩,) float64 শেষ-প্রভাবক কার্টেসিয়ান বেগ
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eye_in_hand_image ছবি (৮৪, ৮৪, ৩) uint8
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_gripper_qpos টেনসর (2,) float64 গ্রিপার অবস্থান
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_gripper_qvel টেনসর (2,) float64 গ্রিপার বেগ
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_joint_pos টেনসর (৭,) float64 7DOF যৌথ পদ
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_joint_pos_cos টেনসর (৭,) float64
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_joint_pos_sin টেনসর (৭,) float64
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_joint_vel টেনসর (৭,) float64 7DOF যৌথ বেগ
পদক্ষেপ/পুরস্কার টেনসর float64
পদক্ষেপ/রাষ্ট্র টেনসর (৩২,) float64

robomimic_mg/lift_mg_low_dim

  • ডাউনলোড সাইজ : 302.25 MiB

  • ডেটাসেটের আকার : 195.10 MiB

  • স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): শুধুমাত্র যখন shuffle_files=False (ট্রেন)

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 1,500
  • বৈশিষ্ট্য গঠন :
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),
    }),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
episode_id টেনসর স্ট্রিং
দিগন্ত টেনসর int32
পদক্ষেপ ডেটাসেট
পদক্ষেপ/ক্রিয়া টেনসর (৭,) float64
পদক্ষেপ/ছাড় টেনসর int32
steps/is_first টেনসর bool
ধাপ/শেষ_শেষ টেনসর bool
steps/is_terminal টেনসর bool
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ ফিচারসডিক্ট
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/বস্তু টেনসর (10,) float64
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eef_pos টেনসর (৩,) float64 শেষ-প্রভাবক অবস্থান
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eef_quat টেনসর (৪,) float64 এন্ড-ইফেক্টর ওরিয়েন্টেশন
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eef_vel_ang টেনসর (৩,) float64 শেষ-প্রভাবক কৌণিক বেগ
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eef_vel_lin টেনসর (৩,) float64 শেষ-প্রভাবক কার্টেসিয়ান বেগ
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_gripper_qpos টেনসর (2,) float64 গ্রিপার অবস্থান
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_gripper_qvel টেনসর (2,) float64 গ্রিপার বেগ
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_joint_pos টেনসর (৭,) float64 7DOF যৌথ পদ
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_joint_pos_cos টেনসর (৭,) float64
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_joint_pos_sin টেনসর (৭,) float64
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_joint_vel টেনসর (৭,) float64 7DOF যৌথ বেগ
পদক্ষেপ/পুরস্কার টেনসর float64
পদক্ষেপ/রাষ্ট্র টেনসর (৩২,) float64

robomimic_mg/can_mg_image

  • ডাউনলোড সাইজ : 47.14 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 11.15 GiB

  • স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' ৩,৯০০
  • বৈশিষ্ট্য গঠন :
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),
    }),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
episode_id টেনসর স্ট্রিং
দিগন্ত টেনসর int32
পদক্ষেপ ডেটাসেট
পদক্ষেপ/ক্রিয়া টেনসর (৭,) float64
পদক্ষেপ/ছাড় টেনসর int32
steps/is_first টেনসর bool
ধাপ/শেষ_শেষ টেনসর bool
steps/is_terminal টেনসর bool
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ ফিচারসডিক্ট
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/এজেন্টভিউ_ইমেজ ছবি (৮৪, ৮৪, ৩) uint8
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/বস্তু টেনসর (14,) float64
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eef_pos টেনসর (৩,) float64 শেষ-প্রভাবক অবস্থান
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eef_quat টেনসর (৪,) float64 এন্ড-ইফেক্টর ওরিয়েন্টেশন
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eef_vel_ang টেনসর (৩,) float64 শেষ-প্রভাবক কৌণিক বেগ
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eef_vel_lin টেনসর (৩,) float64 শেষ-প্রভাবক কার্টেসিয়ান বেগ
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eye_in_hand_image ছবি (৮৪, ৮৪, ৩) uint8
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_gripper_qpos টেনসর (2,) float64 গ্রিপার অবস্থান
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_gripper_qvel টেনসর (2,) float64 গ্রিপার বেগ
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_joint_pos টেনসর (৭,) float64 7DOF যৌথ পদ
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_joint_pos_cos টেনসর (৭,) float64
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_joint_pos_sin টেনসর (৭,) float64
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_joint_vel টেনসর (৭,) float64 7DOF যৌথ বেগ
পদক্ষেপ/পুরস্কার টেনসর float64
পদক্ষেপ/রাষ্ট্র টেনসর (৭১,) float64

robomimic_mg/can_mg_low_dim

  • ডাউনলোড সাইজ : 1.01 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 697.71 MiB

  • স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' ৩,৯০০
  • বৈশিষ্ট্য গঠন :
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),
    }),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
episode_id টেনসর স্ট্রিং
দিগন্ত টেনসর int32
পদক্ষেপ ডেটাসেট
পদক্ষেপ/ক্রিয়া টেনসর (৭,) float64
পদক্ষেপ/ছাড় টেনসর int32
steps/is_first টেনসর bool
ধাপ/শেষ_শেষ টেনসর bool
steps/is_terminal টেনসর bool
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ ফিচারসডিক্ট
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/বস্তু টেনসর (14,) float64
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eef_pos টেনসর (৩,) float64 শেষ-প্রভাবক অবস্থান
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eef_quat টেনসর (৪,) float64 এন্ড-ইফেক্টর ওরিয়েন্টেশন
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eef_vel_ang টেনসর (৩,) float64 শেষ-প্রভাবক কৌণিক বেগ
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_eef_vel_lin টেনসর (৩,) float64 শেষ-প্রভাবক কার্টেসিয়ান বেগ
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_gripper_qpos টেনসর (2,) float64 গ্রিপার অবস্থান
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_gripper_qvel টেনসর (2,) float64 গ্রিপার বেগ
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_joint_pos টেনসর (৭,) float64 7DOF যৌথ পদ
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_joint_pos_cos টেনসর (৭,) float64
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_joint_pos_sin টেনসর (৭,) float64
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/robot0_joint_vel টেনসর (৭,) float64 7DOF যৌথ বেগ
পদক্ষেপ/পুরস্কার টেনসর float64
পদক্ষেপ/রাষ্ট্র টেনসর (৭১,) float64