robomimic_mh

  • Descrizione :

I set di dati umani misti Robomimic sono stati raccolti da diversi operatori con abilità miste utilizzando la piattaforma RoboTurk . Ogni set di dati è composto da 200 dimostrazioni.

Ogni attività ha due versioni: una con osservazioni a bassa dimensionalità ( low_dim ) e una con immagini ( image ).

I set di dati seguono il formato RLDS per rappresentare passaggi ed episodi.

Diviso Esempi
'train' 300
@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_mh/lift_mh_image (configurazione predefinita)

  • Dimensione download : 2.50 GiB

  • Dimensione del set di dati : 363.18 MiB

  • Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

  • Struttura delle caratteristiche : 

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
20_percento Tensore bool
20_percent_treno Tensore bool
20_percent_valid Tensore bool
50_percento Tensore bool
50_percent_treno Tensore bool
50_percent_valid Tensore bool
Meglio Tensore bool
better_operator_1 Tensore bool
better_operator_1_train Tensore bool
better_operator_1_valid Tensore bool
better_operator_2 Tensore bool
better_operator_2_train Tensore bool
better_operator_2_valid Tensore bool
treno_migliore Tensore bool
meglio_valido Tensore bool
episodio_id Tensore corda
orizzonte Tensore int32
Va bene Tensore bool
okay_meglio Tensore bool
okay_meglio_treno Tensore bool
okay_meglio_valido Tensore bool
okay_operatore_1 Tensore bool
okay_operatore_1_treno Tensore bool
okay_operatore_1_valido Tensore bool
okay_operatore_2 Tensore bool
okay_operatore_2_treno Tensore bool
okay_operatore_2_valido Tensore bool
okay_treno Tensore bool
okay_valido Tensore bool
passi Set di dati
passi/azione Tensore (7,) float64
passi/sconto Tensore int32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passaggi/osservazione/agentview_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/oggetto Tensore (10,) float64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) float64 Posizione dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) float64 Orientamento dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) float64 Velocità angolare dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) float64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eye_in_hand_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) float64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) float64 Velocità della pinza
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) float64 Posizioni congiunte 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot0_joint_vel Tensore (7,) float64 Velocità articolari 7DOF
passi/ricompensa Tensore float64
passi/stati Tensore (32,) float64
treno Tensore bool
valido Tensore bool
peggio Tensore bool
peggio_meglio Tensore bool
peggio_meglio_treno Tensore bool
peggio_meglio_valido Tensore bool
peggio_ok Tensore bool
peggio_ok_treno Tensore bool
peggio_ok_valido Tensore bool
peggio_operatore_1 Tensore bool
peggio_operatore_1_treno Tensore bool
peggio_operatore_1_valid Tensore bool
peggio_operatore_2 Tensore bool
peggio_operatore_2_treno Tensore bool
peggio_operatore_2_valid Tensore bool
peggio_treno Tensore bool
peggio_valido Tensore bool

robomimic_mh/lift_mh_low_dim

  • Dimensione download : 45.73 MiB

  • Dimensione del set di dati : 27.26 MiB

  • Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

  • Struttura delle caratteristiche : 

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
20_percento Tensore bool
20_percent_treno Tensore bool
20_percent_valid Tensore bool
50_percento Tensore bool
50_percent_treno Tensore bool
50_percent_valid Tensore bool
Meglio Tensore bool
better_operator_1 Tensore bool
better_operator_1_train Tensore bool
better_operator_1_valid Tensore bool
better_operator_2 Tensore bool
better_operator_2_train Tensore bool
better_operator_2_valid Tensore bool
treno_migliore Tensore bool
meglio_valido Tensore bool
episodio_id Tensore corda
orizzonte Tensore int32
Va bene Tensore bool
okay_meglio Tensore bool
okay_meglio_treno Tensore bool
okay_meglio_valido Tensore bool
okay_operatore_1 Tensore bool
okay_operatore_1_treno Tensore bool
okay_operatore_1_valido Tensore bool
okay_operatore_2 Tensore bool
okay_operatore_2_treno Tensore bool
okay_operatore_2_valido Tensore bool
okay_treno Tensore bool
okay_valido Tensore bool
passi Set di dati
passi/azione Tensore (7,) float64
passi/sconto Tensore int32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/oggetto Tensore (10,) float64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) float64 Posizione dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) float64 Orientamento dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) float64 Velocità angolare dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) float64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) float64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) float64 Velocità della pinza
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) float64 Posizioni congiunte 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot0_joint_vel Tensore (7,) float64 Velocità articolari 7DOF
passi/ricompensa Tensore float64
passi/stati Tensore (32,) float64
treno Tensore bool
valido Tensore bool
peggio Tensore bool
peggio_meglio Tensore bool
peggio_meglio_treno Tensore bool
peggio_meglio_valido Tensore bool
peggio_ok Tensore bool
peggio_ok_treno Tensore bool
peggio_ok_valido Tensore bool
peggio_operatore_1 Tensore bool
peggio_operatore_1_treno Tensore bool
peggio_operatore_1_valid Tensore bool
peggio_operatore_2 Tensore bool
peggio_operatore_2_treno Tensore bool
peggio_operatore_2_valid Tensore bool
peggio_treno Tensore bool
peggio_valido Tensore bool

robomimic_mh/can_mh_image

  • Dimensione download : 5.05 GiB

  • Dimensione del set di dati : 1.23 GiB

  • Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

  • Struttura delle caratteristiche : 

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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),
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            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
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    'worse_operator_1': bool,
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    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
20_percento Tensore bool
20_percent_treno Tensore bool
20_percent_valid Tensore bool
50_percento Tensore bool
50_percent_treno Tensore bool
50_percent_valid Tensore bool
Meglio Tensore bool
better_operator_1 Tensore bool
better_operator_1_train Tensore bool
better_operator_1_valid Tensore bool
better_operator_2 Tensore bool
better_operator_2_train Tensore bool
better_operator_2_valid Tensore bool
treno_migliore Tensore bool
meglio_valido Tensore bool
episodio_id Tensore corda
orizzonte Tensore int32
Va bene Tensore bool
okay_meglio Tensore bool
okay_meglio_treno Tensore bool
okay_meglio_valido Tensore bool
okay_operatore_1 Tensore bool
okay_operatore_1_treno Tensore bool
okay_operatore_1_valido Tensore bool
okay_operatore_2 Tensore bool
okay_operatore_2_treno Tensore bool
okay_operatore_2_valido Tensore bool
okay_treno Tensore bool
okay_valido Tensore bool
passi Set di dati
passi/azione Tensore (7,) float64
passi/sconto Tensore int32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passaggi/osservazione/agentview_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/oggetto Tensore (14,) float64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) float64 Posizione dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) float64 Orientamento dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) float64 Velocità angolare dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) float64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eye_in_hand_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) float64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) float64 Velocità della pinza
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) float64 Posizioni congiunte 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot0_joint_vel Tensore (7,) float64 Velocità articolari 7DOF
passi/ricompensa Tensore float64
passi/stati Tensore (71,) float64
treno Tensore bool
valido Tensore bool
peggio Tensore bool
peggio_meglio Tensore bool
peggio_meglio_treno Tensore bool
peggio_meglio_valido Tensore bool
peggio_ok Tensore bool
peggio_ok_treno Tensore bool
peggio_ok_valido Tensore bool
peggio_operatore_1 Tensore bool
peggio_operatore_1_treno Tensore bool
peggio_operatore_1_valid Tensore bool
peggio_operatore_2 Tensore bool
peggio_operatore_2_treno Tensore bool
peggio_operatore_2_valid Tensore bool
peggio_treno Tensore bool
peggio_valido Tensore bool

robomimic_mh/can_mh_low_dim

  • Dimensione download : 107.28 MiB

  • Dimensione del set di dati : 75.19 MiB

  • Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

  • Struttura delle caratteristiche : 

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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),
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            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
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  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
20_percento Tensore bool
20_percent_treno Tensore bool
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50_percento Tensore bool
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Meglio Tensore bool
better_operator_1 Tensore bool
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better_operator_2_train Tensore bool
better_operator_2_valid Tensore bool
treno_migliore Tensore bool
meglio_valido Tensore bool
episodio_id Tensore corda
orizzonte Tensore int32
Va bene Tensore bool
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okay_operatore_2_treno Tensore bool
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okay_treno Tensore bool
okay_valido Tensore bool
passi Set di dati
passi/azione Tensore (7,) float64
passi/sconto Tensore int32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/oggetto Tensore (14,) float64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) float64 Posizione dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) float64 Orientamento dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) float64 Velocità angolare dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) float64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) float64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) float64 Velocità della pinza
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) float64 Posizioni congiunte 7DOF
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treno Tensore bool
valido Tensore bool
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peggio_treno Tensore bool
peggio_valido Tensore bool

robomimic_mh/square_mh_image

  • Dimensione download : 6.48 GiB

  • Dimensione del set di dati : 1.07 GiB

  • Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

  • Struttura delle caratteristiche : 

FeaturesDict({
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  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
20_percento Tensore bool
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treno_migliore Tensore bool
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episodio_id Tensore corda
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okay_meglio Tensore bool
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passi Set di dati
passi/azione Tensore (7,) float64
passi/sconto Tensore int32
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passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passaggi/osservazione/agentview_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/oggetto Tensore (14,) float64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) float64 Posizione dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) float64 Orientamento dell'effettore finale
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passi/osservazione/robot0_eye_in_hand_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) float64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) float64 Velocità della pinza
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) float64 Posizioni congiunte 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) float64
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treno Tensore bool
valido Tensore bool
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peggio_operatore_2 Tensore bool
peggio_operatore_2_treno Tensore bool
peggio_operatore_2_valid Tensore bool
peggio_treno Tensore bool
peggio_valido Tensore bool

robomimic_mh/square_mh_low_dim

  • Dimensione download : 118.13 MiB

  • Dimensione del set di dati : 80.37 MiB

  • Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

  • Struttura delle caratteristiche : 

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
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    'okay': bool,
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    'okay_operator_1': bool,
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  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
20_percento Tensore bool
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better_operator_2_train Tensore bool
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passi Set di dati
passi/azione Tensore (7,) float64
passi/sconto Tensore int32
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passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/oggetto Tensore (14,) float64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) float64 Posizione dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) float64 Orientamento dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) float64 Velocità angolare dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) float64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) float64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) float64 Velocità della pinza
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) float64 Posizioni congiunte 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot0_joint_vel Tensore (7,) float64 Velocità articolari 7DOF
passi/ricompensa Tensore float64
passi/stati Tensore (45,) float64
treno Tensore bool
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robomimic_mh/transport_mh_image

  • Dimensioni download : 31.47 GiB

  • Dimensione del set di dati : 7.69 GiB

  • Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

  • Struttura delle caratteristiche : 

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
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            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
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            'shouldercamera0_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'shouldercamera1_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
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    'train': bool,
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})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
20_percento Tensore bool
20_percent_treno Tensore bool
20_percent_valid Tensore bool
50_percento Tensore bool
50_percent_treno Tensore bool
50_percent_valid Tensore bool
Meglio Tensore bool
treno_migliore Tensore bool
meglio_valido Tensore bool
episodio_id Tensore corda
orizzonte Tensore int32
Va bene Tensore bool
okay_meglio Tensore bool
okay_meglio_treno Tensore bool
okay_meglio_valido Tensore bool
okay_treno Tensore bool
okay_valido Tensore bool
passi Set di dati
passi/azione Tensore (14,) float64
passi/sconto Tensore int32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/oggetto Tensore (41,) float64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) float64 Posizione dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) float64 Orientamento dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) float64 Velocità angolare dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) float64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
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passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) float64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) float64 Velocità della pinza
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) float64 Posizioni congiunte 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot0_joint_vel Tensore (7,) float64 Velocità articolari 7DOF
passi/osservazione/robot1_eef_pos Tensore (3,) float64 Posizione dell'effettore finale
passi/osservazione/robot1_eef_quat Tensore (4,) float64 Orientamento dell'effettore finale
passi/osservazione/robot1_eef_vel_ang Tensore (3,) float64 Velocità angolare dell'effettore finale
passi/osservazione/robot1_eef_vel_lin Tensore (3,) float64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot1_occhio_in_mano_immagine Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/robot1_gripper_qpos Tensore (2,) float64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot1_gripper_qvel Tensore (2,) float64 Velocità della pinza
passi/osservazione/robot1_joint_pos Tensore (7,) float64 Posizioni congiunte 7DOF
passi/osservazione/robot1_joint_pos_cos Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot1_joint_pos_sin Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot1_joint_vel Tensore (7,) float64 Velocità articolari 7DOF
passi/osservazione/spallacamera0_image Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/spallacamera1_immagine Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/ricompensa Tensore float64
passi/stati Tensore (115,) float64
treno Tensore bool
valido Tensore bool
peggio Tensore bool
peggio_meglio Tensore bool
peggio_meglio_treno Tensore bool
peggio_meglio_valido Tensore bool
peggio_ok Tensore bool
peggio_ok_treno Tensore bool
peggio_ok_valido Tensore bool
peggio_treno Tensore bool
peggio_valido Tensore bool

robomimic_mh/transport_mh_low_dim

  • Dimensione download : 607.47 MiB

  • Dimensione del set di dati : 434.43 MiB

  • Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

  • Struttura delle caratteristiche : 

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
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    'better': bool,
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    'episode_id': string,
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    'steps': Dataset({
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        'discount': int32,
        'is_first': bool,
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        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(41,), 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),
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            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
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            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
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            'robot1_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
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    'worse': bool,
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})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
20_percento Tensore bool
20_percent_treno Tensore bool
20_percent_valid Tensore bool
50_percento Tensore bool
50_percent_treno Tensore bool
50_percent_valid Tensore bool
Meglio Tensore bool
treno_migliore Tensore bool
meglio_valido Tensore bool
episodio_id Tensore corda
orizzonte Tensore int32
Va bene Tensore bool
okay_meglio Tensore bool
okay_meglio_treno Tensore bool
okay_meglio_valido Tensore bool
okay_treno Tensore bool
okay_valido Tensore bool
passi Set di dati
passi/azione Tensore (14,) float64
passi/sconto Tensore int32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/oggetto Tensore (41,) float64
passi/osservazione/robot0_eef_pos Tensore (3,) float64 Posizione dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_quat Tensore (4,) float64 Orientamento dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_vel_ang Tensore (3,) float64 Velocità angolare dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_eef_vel_lin Tensore (3,) float64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot0_gripper_qpos Tensore (2,) float64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot0_gripper_qvel Tensore (2,) float64 Velocità della pinza
passi/osservazione/robot0_joint_pos Tensore (7,) float64 Posizioni congiunte 7DOF
passi/osservazione/robot0_joint_pos_cos Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot0_joint_pos_sin Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot0_joint_vel Tensore (7,) float64 Velocità articolari 7DOF
passi/osservazione/robot1_eef_pos Tensore (3,) float64 Posizione dell'effettore finale
passi/osservazione/robot1_eef_quat Tensore (4,) float64 Orientamento dell'effettore finale
passi/osservazione/robot1_eef_vel_ang Tensore (3,) float64 Velocità angolare dell'effettore finale
passi/osservazione/robot1_eef_vel_lin Tensore (3,) float64 Velocità cartesiana dell'effettore finale
passi/osservazione/robot1_gripper_qpos Tensore (2,) float64 Posizione della pinza
passi/osservazione/robot1_gripper_qvel Tensore (2,) float64 Velocità della pinza
passi/osservazione/robot1_joint_pos Tensore (7,) float64 Posizioni congiunte 7DOF
passi/osservazione/robot1_joint_pos_cos Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot1_joint_pos_sin Tensore (7,) float64
passi/osservazione/robot1_joint_vel Tensore (7,) float64 Velocità articolari 7DOF
passi/ricompensa Tensore float64
passi/stati Tensore (115,) float64
treno Tensore bool
valido Tensore bool
peggio Tensore bool
peggio_meglio Tensore bool
peggio_meglio_treno Tensore bool
peggio_meglio_valido Tensore bool
peggio_ok Tensore bool
peggio_ok_treno Tensore bool
peggio_ok_valido Tensore bool
peggio_treno Tensore bool
peggio_valido Tensore bool