- توضیحات :
مجموعه دادههای تولید شده توسط ماشین Robomimic با استفاده از یک عامل Soft Actor Critic که با یک پاداش متراکم آموزش دیده بود، جمعآوری شد. هر مجموعه داده از بافر پخش مجدد عامل تشکیل شده است.
هر کار دو نسخه دارد: یکی با مشاهدات با ابعاد کم ( low_dim
)، و دیگری با تصاویر ( image
).
مجموعه داده ها از فرمت RLDS پیروی می کنند تا مراحل و قسمت ها را نشان دهند.
صفحه اصلی : https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/
کد منبع :
tfds.datasets.robomimic_mg.Builder
نسخه ها :
-
1.0.0
(پیش فرض): انتشار اولیه.
-
کلیدهای نظارت شده (به
as_supervised
doc مراجعه کنید):None
شکل ( tfds.show_examples ): پشتیبانی نمی شود.
نقل قول :
@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 (پیکربندی پیشفرض)
حجم دانلود :
18.04 GiB
حجم مجموعه داده :
2.73 GiB
ذخیره خودکار ( اسناد ): خیر
تقسیم ها :
تقسیم کنید | نمونه ها |
---|---|
'train' | 1500 |
- ساختار ویژگی :
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),
}),
})
- مستندات ویژگی :
ویژگی | کلاس | شکل | نوع D | توضیحات |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
قسمت_id | تانسور | رشته | ||
افق | تانسور | int32 | ||
مراحل | مجموعه داده | |||
مراحل/عمل | تانسور | (7،) | float64 | |
مراحل/تخفیف | تانسور | int32 | ||
Steps/is_first | تانسور | بوول | ||
Steps/is_last | تانسور | بوول | ||
Steps/is_terminal | تانسور | بوول | ||
مراحل / مشاهده | FeaturesDict | |||
Steps/observation/agentview_image | تصویر | (84، 84، 3) | uint8 | |
مراحل / مشاهده / شی | تانسور | (10،) | float64 | |
Steps/observation/robot0_eef_pos | تانسور | (3،) | float64 | موقعیت اثر پایانی |
Steps/observation/robot0_eef_quat | تانسور | (4،) | float64 | جهت گیری اثر پایانی |
Steps/observation/robot0_eef_vel_ang | تانسور | (3،) | float64 | سرعت زاویه ای اثر پایانی |
Steps/observation/robot0_eef_vel_lin | تانسور | (3،) | float64 | سرعت دکارتی اثر پایانی |
steps/observation/robot0_eye_in_hand_image | تصویر | (84، 84، 3) | uint8 | |
steps/observation/robot0_gripper_qpos | تانسور | (2،) | float64 | موقعیت گریپر |
steps/observation/robot0_gripper_qvel | تانسور | (2،) | float64 | سرعت گریپر |
Steps/observation/robot0_joint_pos | تانسور | (7،) | float64 | موقعیت های مشترک 7DOF |
Steps/observation/robot0_joint_pos_cos | تانسور | (7،) | float64 | |
Steps/observation/robot0_joint_pos_sin | تانسور | (7،) | float64 | |
Steps/observation/robot0_joint_vel | تانسور | (7،) | float64 | سرعت های مشترک 7DOF |
مراحل/پاداش | تانسور | float64 | ||
مراحل/حالت ها | تانسور | (32،) | float64 |
- مثالها ( tfds.as_dataframe ):
robomimic_mg/lift_mg_low_dim
حجم دانلود :
302.25 MiB
حجم مجموعه داده :
195.10 MiB
ذخیره خودکار ( مستندات ): فقط زمانی که
shuffle_files=False
(قطار)تقسیم ها :
تقسیم کنید | نمونه ها |
---|---|
'train' | 1500 |
- ساختار ویژگی :
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),
}),
})
- مستندات ویژگی :
ویژگی | کلاس | شکل | نوع D | توضیحات |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
قسمت_id | تانسور | رشته | ||
افق | تانسور | int32 | ||
مراحل | مجموعه داده | |||
مراحل/عمل | تانسور | (7،) | float64 | |
مراحل/تخفیف | تانسور | int32 | ||
Steps/is_first | تانسور | بوول | ||
Steps/is_last | تانسور | بوول | ||
Steps/is_terminal | تانسور | بوول | ||
مراحل / مشاهده | FeaturesDict | |||
مراحل / مشاهده / شی | تانسور | (10،) | float64 | |
Steps/observation/robot0_eef_pos | تانسور | (3،) | float64 | موقعیت اثر پایانی |
Steps/observation/robot0_eef_quat | تانسور | (4،) | float64 | جهت گیری اثر پایانی |
Steps/observation/robot0_eef_vel_ang | تانسور | (3،) | float64 | سرعت زاویه ای اثر پایانی |
Steps/observation/robot0_eef_vel_lin | تانسور | (3،) | float64 | سرعت دکارتی اثر پایانی |
steps/observation/robot0_gripper_qpos | تانسور | (2،) | float64 | موقعیت گریپر |
steps/observation/robot0_gripper_qvel | تانسور | (2،) | float64 | سرعت گریپر |
Steps/observation/robot0_joint_pos | تانسور | (7،) | float64 | موقعیت های مشترک 7DOF |
Steps/observation/robot0_joint_pos_cos | تانسور | (7،) | float64 | |
Steps/observation/robot0_joint_pos_sin | تانسور | (7،) | float64 | |
Steps/observation/robot0_joint_vel | تانسور | (7،) | float64 | سرعت های مشترک 7DOF |
مراحل/پاداش | تانسور | float64 | ||
مراحل/حالت ها | تانسور | (32،) | float64 |
- مثالها ( tfds.as_dataframe ):
robomimic_mg/can_mg_image
حجم دانلود :
47.14 GiB
حجم مجموعه داده :
11.15 GiB
ذخیره خودکار ( اسناد ): خیر
تقسیم ها :
تقسیم کنید | نمونه ها |
---|---|
'train' | 3900 |
- ساختار ویژگی :
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),
}),
})
- مستندات ویژگی :
ویژگی | کلاس | شکل | نوع D | توضیحات |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
قسمت_id | تانسور | رشته | ||
افق | تانسور | int32 | ||
مراحل | مجموعه داده | |||
مراحل/عمل | تانسور | (7،) | float64 | |
مراحل/تخفیف | تانسور | int32 | ||
Steps/is_first | تانسور | بوول | ||
Steps/is_last | تانسور | بوول | ||
Steps/is_terminal | تانسور | بوول | ||
مراحل / مشاهده | FeaturesDict | |||
Steps/observation/agentview_image | تصویر | (84، 84، 3) | uint8 | |
مراحل / مشاهده / شی | تانسور | (14،) | float64 | |
Steps/observation/robot0_eef_pos | تانسور | (3،) | float64 | موقعیت اثر پایانی |
Steps/observation/robot0_eef_quat | تانسور | (4،) | float64 | جهت گیری اثر پایانی |
Steps/observation/robot0_eef_vel_ang | تانسور | (3،) | float64 | سرعت زاویه ای اثر پایانی |
Steps/observation/robot0_eef_vel_lin | تانسور | (3،) | float64 | سرعت دکارتی اثر پایانی |
steps/observation/robot0_eye_in_hand_image | تصویر | (84، 84، 3) | uint8 | |
steps/observation/robot0_gripper_qpos | تانسور | (2،) | float64 | موقعیت گریپر |
steps/observation/robot0_gripper_qvel | تانسور | (2،) | float64 | سرعت گریپر |
Steps/observation/robot0_joint_pos | تانسور | (7،) | float64 | موقعیت های مشترک 7DOF |
Steps/observation/robot0_joint_pos_cos | تانسور | (7،) | float64 | |
Steps/observation/robot0_joint_pos_sin | تانسور | (7،) | float64 | |
Steps/observation/robot0_joint_vel | تانسور | (7،) | float64 | سرعت های مشترک 7DOF |
مراحل/پاداش | تانسور | float64 | ||
مراحل/حالت ها | تانسور | (71،) | float64 |
- مثالها ( tfds.as_dataframe ):
robomimic_mg/can_mg_low_dim
حجم دانلود :
1.01 GiB
حجم مجموعه داده :
697.71 MiB
ذخیره خودکار ( اسناد ): خیر
تقسیمات :
تقسیم کنید | نمونه ها |
---|---|
'train' | 3900 |
- ساختار ویژگی :
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),
}),
})
- مستندات ویژگی :
ویژگی | کلاس | شکل | نوع D | توضیحات |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
قسمت_id | تانسور | رشته | ||
افق | تانسور | int32 | ||
مراحل | مجموعه داده | |||
مراحل/عمل | تانسور | (7،) | float64 | |
مراحل/تخفیف | تانسور | int32 | ||
Steps/is_first | تانسور | بوول | ||
Steps/is_last | تانسور | بوول | ||
Steps/is_terminal | تانسور | بوول | ||
مراحل / مشاهده | FeaturesDict | |||
مراحل / مشاهده / شی | تانسور | (14،) | float64 | |
Steps/observation/robot0_eef_pos | تانسور | (3،) | float64 | موقعیت اثر پایانی |
Steps/observation/robot0_eef_quat | تانسور | (4،) | float64 | جهت گیری اثر پایانی |
Steps/observation/robot0_eef_vel_ang | تانسور | (3،) | float64 | سرعت زاویه ای اثر پایانی |
Steps/observation/robot0_eef_vel_lin | تانسور | (3،) | float64 | سرعت دکارتی اثر پایانی |
steps/observation/robot0_gripper_qpos | تانسور | (2،) | float64 | موقعیت گریپر |
steps/observation/robot0_gripper_qvel | تانسور | (2،) | float64 | سرعت گریپر |
Steps/observation/robot0_joint_pos | تانسور | (7،) | float64 | موقعیت های مشترک 7DOF |
Steps/observation/robot0_joint_pos_cos | تانسور | (7،) | float64 | |
Steps/observation/robot0_joint_pos_sin | تانسور | (7،) | float64 | |
Steps/observation/robot0_joint_vel | تانسور | (7،) | float64 | سرعت های مشترک 7DOF |
مراحل/پاداش | تانسور | float64 | ||
مراحل/حالت ها | تانسور | (71،) | float64 |
- مثالها ( tfds.as_dataframe ):