- תיאור :
מערכי הנתונים שנוצרו על ידי מכונת Robomimic נאספו באמצעות סוכן Soft Actor Critic שהוכשר עם פרס צפוף. כל מערך נתונים מורכב ממאגר ההפעלה החוזר של הסוכן.
לכל משימה שתי גרסאות: אחת עם תצפיות ממדיות נמוכות ( low_dim
), ואחת עם תמונות ( image
).
מערכי הנתונים פועלים לפי פורמט RLDS כדי לייצג שלבים ופרקים.
קוד מקור :
tfds.datasets.robomimic_mg.Builder
גרסאות :
-
1.0.0
(ברירת מחדל): שחרור ראשוני.
-
מפתחות בפיקוח (ראה
as_supervised
doc ):None
איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.
ציטוט :
@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 (תצורת ברירת המחדל)
גודל הורדה :
18.04 GiB
גודל מערך נתונים :
2.73 GiB
שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): לא
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'train' | 1,500 |
- מבנה תכונה :
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),
}),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מַחלָקָה | צוּרָה | Dtype | תֵאוּר |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
פרק_מזהה | מוֹתֵחַ | חוּט | ||
אופק | מוֹתֵחַ | int32 | ||
צעדים | מערך נתונים | |||
צעדים/פעולה | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | |
צעדים/הנחה | מוֹתֵחַ | int32 | ||
צעדים/הוא_ראשון | מוֹתֵחַ | bool | ||
צעדים/הוא_אחרון | מוֹתֵחַ | bool | ||
steps/is_terminal | מוֹתֵחַ | bool | ||
צעדים/תצפית | FeaturesDict | |||
steps/observation/agentview_image | תְמוּנָה | (84, 84, 3) | uint8 | |
צעדים/תצפית/חפץ | מוֹתֵחַ | (10,) | לצוף64 | |
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_pos | מוֹתֵחַ | (3,) | לצוף64 | עמדת גורם קצה |
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_quat | מוֹתֵחַ | (4,) | לצוף64 | אוריינטציה של גורם קצה |
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_ang | מוֹתֵחַ | (3,) | לצוף64 | מהירות זוויתית של אפקטור קצה |
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_lin | מוֹתֵחַ | (3,) | לצוף64 | מהירות קרטזיאנית של אפקטור קצה |
צעדים/תצפית/רובוט0_עין_בתמונה_יד | תְמוּנָה | (84, 84, 3) | uint8 | |
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qpos | מוֹתֵחַ | (2,) | לצוף64 | עמדת האחיזה |
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qvel | מוֹתֵחַ | (2,) | לצוף64 | מהירות האחיזה |
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | עמדות משותפות 7DOF |
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_cos | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | |
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_sin | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | |
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_vel | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | מהירויות מפרקים 7DOF |
צעדים/פרס | מוֹתֵחַ | לצוף64 | ||
צעדים/מדינות | מוֹתֵחַ | (32,) | לצוף64 |
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
robomimic_mg/lift_mg_low_dim
גודל הורדה :
302.25 MiB
גודל מערך נתונים :
195.10 MiB
שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): רק כאשר
shuffle_files=False
(רכבת)פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'train' | 1,500 |
- מבנה תכונה :
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),
}),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מַחלָקָה | צוּרָה | Dtype | תֵאוּר |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
פרק_מזהה | מוֹתֵחַ | חוּט | ||
אופק | מוֹתֵחַ | int32 | ||
צעדים | מערך נתונים | |||
צעדים/פעולה | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | |
צעדים/הנחה | מוֹתֵחַ | int32 | ||
צעדים/הוא_ראשון | מוֹתֵחַ | bool | ||
צעדים/הוא_אחרון | מוֹתֵחַ | bool | ||
steps/is_terminal | מוֹתֵחַ | bool | ||
צעדים/תצפית | FeaturesDict | |||
צעדים/תצפית/חפץ | מוֹתֵחַ | (10,) | לצוף64 | |
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_pos | מוֹתֵחַ | (3,) | לצוף64 | עמדת גורם קצה |
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_quat | מוֹתֵחַ | (4,) | לצוף64 | אוריינטציה של אפקט קצה |
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_ang | מוֹתֵחַ | (3,) | לצוף64 | מהירות זוויתית של אפקטור קצה |
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_lin | מוֹתֵחַ | (3,) | לצוף64 | מהירות קרטזיאנית של אפקטור קצה |
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qpos | מוֹתֵחַ | (2,) | לצוף64 | עמדת תפסן |
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qvel | מוֹתֵחַ | (2,) | לצוף64 | מהירות האחיזה |
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | עמדות משותפות 7DOF |
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_cos | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | |
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_sin | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | |
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_vel | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | מהירויות מפרקים 7DOF |
צעדים/פרס | מוֹתֵחַ | לצוף64 | ||
צעדים/מדינות | מוֹתֵחַ | (32,) | לצוף64 |
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
robomimic_mg/can_mg_image
גודל הורדה :
47.14 GiB
גודל מערך נתונים :
11.15 GiB
שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): לא
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'train' | 3,900 |
- מבנה תכונה :
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),
}),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מַחלָקָה | צוּרָה | Dtype | תֵאוּר |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
פרק_מזהה | מוֹתֵחַ | חוּט | ||
אופק | מוֹתֵחַ | int32 | ||
צעדים | מערך נתונים | |||
צעדים/פעולה | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | |
צעדים/הנחה | מוֹתֵחַ | int32 | ||
צעדים/הוא_ראשון | מוֹתֵחַ | bool | ||
צעדים/הוא_אחרון | מוֹתֵחַ | bool | ||
steps/is_terminal | מוֹתֵחַ | bool | ||
צעדים/תצפית | FeaturesDict | |||
steps/observation/agentview_image | תְמוּנָה | (84, 84, 3) | uint8 | |
צעדים/תצפית/חפץ | מוֹתֵחַ | (14,) | לצוף64 | |
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_pos | מוֹתֵחַ | (3,) | לצוף64 | עמדת גורם קצה |
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_quat | מוֹתֵחַ | (4,) | לצוף64 | אוריינטציה של אפקט קצה |
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_ang | מוֹתֵחַ | (3,) | לצוף64 | מהירות זוויתית של אפקטור קצה |
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_lin | מוֹתֵחַ | (3,) | לצוף64 | מהירות קרטזיאנית של אפקטור קצה |
צעדים/תצפית/רובוט0_עין_בתמונה_יד | תְמוּנָה | (84, 84, 3) | uint8 | |
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qpos | מוֹתֵחַ | (2,) | לצוף64 | עמדת תפסן |
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qvel | מוֹתֵחַ | (2,) | לצוף64 | מהירות האחיזה |
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | עמדות משותפות 7DOF |
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_cos | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | |
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_sin | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | |
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_vel | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | מהירויות מפרקים 7DOF |
צעדים/פרס | מוֹתֵחַ | לצוף64 | ||
צעדים/מדינות | מוֹתֵחַ | (71,) | לצוף64 |
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
robomimic_mg/can_mg_low_dim
גודל הורדה :
1.01 GiB
גודל מערך נתונים :
697.71 MiB
שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): לא
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'train' | 3,900 |
- מבנה תכונה :
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),
}),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מַחלָקָה | צוּרָה | Dtype | תֵאוּר |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
פרק_מזהה | מוֹתֵחַ | חוּט | ||
אופק | מוֹתֵחַ | int32 | ||
צעדים | מערך נתונים | |||
צעדים/פעולה | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | |
צעדים/הנחה | מוֹתֵחַ | int32 | ||
צעדים/הוא_ראשון | מוֹתֵחַ | bool | ||
צעדים/הוא_אחרון | מוֹתֵחַ | bool | ||
steps/is_terminal | מוֹתֵחַ | bool | ||
צעדים/תצפית | FeaturesDict | |||
צעדים/תצפית/חפץ | מוֹתֵחַ | (14,) | לצוף64 | |
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_pos | מוֹתֵחַ | (3,) | לצוף64 | עמדת גורם קצה |
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_quat | מוֹתֵחַ | (4,) | לצוף64 | אוריינטציה של אפקט קצה |
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_ang | מוֹתֵחַ | (3,) | לצוף64 | מהירות זוויתית של אפקטור קצה |
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_lin | מוֹתֵחַ | (3,) | לצוף64 | מהירות קרטזיאנית של אפקטור קצה |
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qpos | מוֹתֵחַ | (2,) | לצוף64 | עמדת תפסן |
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qvel | מוֹתֵחַ | (2,) | לצוף64 | מהירות האחיזה |
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | עמדות משותפות 7DOF |
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_cos | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | |
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_sin | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | |
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_vel | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף64 | מהירויות מפרקים 7DOF |
צעדים/פרס | מוֹתֵחַ | לצוף64 | ||
צעדים/מדינות | מוֹתֵחַ | (71,) | לצוף64 |
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):