robomimic_mh

  • 설명 :

Robomimic 혼합 인간 데이터 세트는 RoboTurk 플랫폼을 사용하여 여러 혼합 능력 운영자에 의해 수집되었습니다. 각 데이터 세트는 200개의 데모로 구성됩니다.

각 작업에는 두 가지 버전이 있습니다. 하나는 저차원 관측값( low_dim )이고 다른 하나는 이미지( image )입니다.

데이터 세트는 RLDS 형식을 따라 단계와 에피소드를 나타냅니다.

나뉘다 예
'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 (기본 구성)

  • 다운로드 크기 : 2.50 GiB

  • 데이터세트 크기 : 363.18 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 기능 구조 : 

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,
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
20_퍼센트 텐서 부울
20_percent_train 텐서 부울
20_퍼센트_유효 텐서 부울
50_퍼센트 텐서 부울
50_percent_train 텐서 부울
50_%_유효 텐서 부울
더 나은 텐서 부울
better_operator_1 텐서 부울
better_operator_1_train 텐서 부울
better_operator_1_valid 텐서 부울
better_operator_2 텐서 부울
better_operator_2_train 텐서 부울
better_operator_2_valid 텐서 부울
better_train 텐서 부울
더 나은_유효 텐서 부울
에피소드_ID 텐서 끈
수평선 텐서 정수32
좋아요 텐서 부울
알았어_더 좋아 텐서 부울
ok_better_train 텐서 부울
ok_better_valid 텐서 부울
ok_operator_1 텐서 부울
ok_operator_1_train 텐서 부울
ok_operator_1_valid 텐서 부울
ok_operator_2 텐서 부울
ok_operator_2_train 텐서 부울
ok_operator_2_valid 텐서 부울
ok_train 텐서 부울
괜찮아_유효해 텐서 부울
단계 데이터세트
단계/작업 텐서 (7,) float64
걸음수/할인 텐서 정수32
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 특징Dict
단계/관찰/agentview_image 영상 (84, 84, 3) uint8
단계/관찰/객체 텐서 (10,) float64
단계/관찰/robot0_eef_pos 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 위치
단계/관찰/robot0_eef_quat 텐서 (4,) float64 엔드 이펙터 방향
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 각속도
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 데카르트 속도
단계/관찰/robot0_eye_in_hand_image 영상 (84, 84, 3) uint8
단계/관찰/robot0_gripper_qpos 텐서 (2,) float64 그리퍼 위치
단계/관찰/robot0_gripper_qvel 텐서 (2,) float64 그리퍼 속도
단계/관찰/robot0_joint_pos 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 위치
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot0_joint_vel 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 속도
걸음 수/보상 텐서 float64
단계/상태 텐서 (32,) float64
기차 텐서 부울
유효한 텐서 부울
더 나쁜 텐서 부울
더 나쁜_더 나은 텐서 부울
더 나쁜_더 나은_기차 텐서 부울
더 나쁜_더 나은_유효 텐서 부울
더 나쁘다_알았어 텐서 부울
더 나쁜_괜찮은_기차 텐서 부울
더 나쁘다_괜찮아_유효하다 텐서 부울
더 나쁜_연산자_1 텐서 부울
bad_operator_1_train 텐서 부울
더 나쁨_연산자_1_유효 텐서 부울
더 나쁜_연산자_2 텐서 부울
bad_operator_2_train 텐서 부울
더 나쁨_연산자_2_유효 텐서 부울
더 나쁜 기차 텐서 부울
더 나쁘다_유효하다 텐서 부울

robomimic_mh/lift_mh_low_dim

  • 다운로드 크기 : 45.73 MiB

  • 데이터세트 크기 : 27.26 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 기능 구조 : 

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,
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
20_퍼센트 텐서 부울
20_percent_train 텐서 부울
20_퍼센트_유효 텐서 부울
50_퍼센트 텐서 부울
50_percent_train 텐서 부울
50_%_유효 텐서 부울
더 나은 텐서 부울
better_operator_1 텐서 부울
better_operator_1_train 텐서 부울
better_operator_1_valid 텐서 부울
better_operator_2 텐서 부울
better_operator_2_train 텐서 부울
better_operator_2_valid 텐서 부울
better_train 텐서 부울
더 나은_유효 텐서 부울
에피소드_ID 텐서 끈
수평선 텐서 정수32
좋아요 텐서 부울
알았어_더 좋아 텐서 부울
ok_better_train 텐서 부울
ok_better_valid 텐서 부울
ok_operator_1 텐서 부울
ok_operator_1_train 텐서 부울
ok_operator_1_valid 텐서 부울
ok_operator_2 텐서 부울
ok_operator_2_train 텐서 부울
ok_operator_2_valid 텐서 부울
ok_train 텐서 부울
알았어_유효 텐서 부울
단계 데이터세트
단계/작업 텐서 (7,) float64
걸음수/할인 텐서 정수32
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 특징Dict
단계/관찰/객체 텐서 (10,) float64
단계/관찰/robot0_eef_pos 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 위치
단계/관찰/robot0_eef_quat 텐서 (4,) float64 엔드 이펙터 방향
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 각속도
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 데카르트 속도
단계/관찰/robot0_gripper_qpos 텐서 (2,) float64 그리퍼 위치
단계/관찰/robot0_gripper_qvel 텐서 (2,) float64 그리퍼 속도
단계/관찰/robot0_joint_pos 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 위치
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot0_joint_vel 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 속도
걸음 수/보상 텐서 float64
단계/상태 텐서 (32,) float64
기차 텐서 부울
유효한 텐서 부울
더 나쁜 텐서 부울
더 나쁜_더 나은 텐서 부울
더 나쁜_더 나은_기차 텐서 부울
더 나쁜_더 나은_유효 텐서 부울
더 나쁘다_알았어 텐서 부울
더 나쁜_괜찮은_기차 텐서 부울
더 나쁘다_괜찮아_유효하다 텐서 부울
더 나쁜_연산자_1 텐서 부울
bad_operator_1_train 텐서 부울
더 나쁨_연산자_1_유효 텐서 부울
더 나쁜_연산자_2 텐서 부울
bad_operator_2_train 텐서 부울
더 나쁨_연산자_2_유효 텐서 부울
더 나쁜_기차 텐서 부울
더 나쁘다_유효하다 텐서 부울

robomimic_mh/can_mh_image

  • 다운로드 크기 : 5.05 GiB

  • 데이터세트 크기 : 1.23 GiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 기능 구조 : 

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),
            '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),
    }),
    '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,
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
20_퍼센트 텐서 부울
20_percent_train 텐서 부울
20_퍼센트_유효 텐서 부울
50_퍼센트 텐서 부울
50_percent_train 텐서 부울
50_%_유효 텐서 부울
더 나은 텐서 부울
better_operator_1 텐서 부울
better_operator_1_train 텐서 부울
better_operator_1_valid 텐서 부울
better_operator_2 텐서 부울
better_operator_2_train 텐서 부울
better_operator_2_valid 텐서 부울
better_train 텐서 부울
더 나은_유효 텐서 부울
에피소드_ID 텐서 끈
수평선 텐서 정수32
좋아요 텐서 부울
알았어_더 좋아 텐서 부울
ok_better_train 텐서 부울
ok_better_valid 텐서 부울
ok_operator_1 텐서 부울
ok_operator_1_train 텐서 부울
ok_operator_1_valid 텐서 부울
ok_operator_2 텐서 부울
ok_operator_2_train 텐서 부울
ok_operator_2_valid 텐서 부울
ok_train 텐서 부울
알았어_유효 텐서 부울
단계 데이터세트
단계/작업 텐서 (7,) float64
걸음수/할인 텐서 정수32
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 특징Dict
단계/관찰/agentview_image 영상 (84, 84, 3) uint8
단계/관찰/객체 텐서 (14,) float64
단계/관찰/robot0_eef_pos 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 위치
단계/관찰/robot0_eef_quat 텐서 (4,) float64 엔드 이펙터 방향
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 각속도
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 데카르트 속도
단계/관찰/robot0_eye_in_hand_image 영상 (84, 84, 3) uint8
단계/관찰/robot0_gripper_qpos 텐서 (2,) float64 그리퍼 위치
단계/관찰/robot0_gripper_qvel 텐서 (2,) float64 그리퍼 속도
단계/관찰/robot0_joint_pos 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 위치
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot0_joint_vel 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 속도
걸음 수/보상 텐서 float64
단계/상태 텐서 (71,) float64
기차 텐서 부울
유효한 텐서 부울
더 나쁜 텐서 부울
더 나쁜_더 나은 텐서 부울
더 나쁜_더 나은_기차 텐서 부울
더 나쁜_더 나은_유효 텐서 부울
더 나쁘다_알았어 텐서 부울
더 나쁜_괜찮은_기차 텐서 부울
더 나쁘다_괜찮아_유효하다 텐서 부울
더 나쁜_연산자_1 텐서 부울
bad_operator_1_train 텐서 부울
더 나쁨_연산자_1_유효 텐서 부울
더 나쁜_연산자_2 텐서 부울
bad_operator_2_train 텐서 부울
더 나쁨_연산자_2_유효 텐서 부울
더 나쁜 기차 텐서 부울
더 나쁘다_유효하다 텐서 부울

robomimic_mh/can_mh_low_dim

  • 다운로드 크기 : 107.28 MiB

  • 데이터세트 크기 : 75.19 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 기능 구조 : 

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),
            '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),
    }),
    '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,
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
20_퍼센트 텐서 부울
20_percent_train 텐서 부울
20_퍼센트_유효 텐서 부울
50_퍼센트 텐서 부울
50_percent_train 텐서 부울
50_%_유효 텐서 부울
더 나은 텐서 부울
better_operator_1 텐서 부울
better_operator_1_train 텐서 부울
better_operator_1_valid 텐서 부울
better_operator_2 텐서 부울
better_operator_2_train 텐서 부울
better_operator_2_valid 텐서 부울
better_train 텐서 부울
더 나은_유효함 텐서 부울
에피소드_ID 텐서 끈
수평선 텐서 정수32
좋아요 텐서 부울
알았어_더 좋아 텐서 부울
ok_better_train 텐서 부울
ok_better_valid 텐서 부울
ok_operator_1 텐서 부울
ok_operator_1_train 텐서 부울
ok_operator_1_valid 텐서 부울
ok_operator_2 텐서 부울
ok_operator_2_train 텐서 부울
ok_operator_2_valid 텐서 부울
ok_train 텐서 부울
괜찮아_유효해 텐서 부울
단계 데이터세트
단계/작업 텐서 (7,) float64
걸음수/할인 텐서 정수32
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 특징Dict
단계/관찰/객체 텐서 (14,) float64
단계/관찰/robot0_eef_pos 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 위치
단계/관찰/robot0_eef_quat 텐서 (4,) float64 엔드 이펙터 방향
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 각속도
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 데카르트 속도
단계/관찰/robot0_gripper_qpos 텐서 (2,) float64 그리퍼 위치
단계/관찰/robot0_gripper_qvel 텐서 (2,) float64 그리퍼 속도
단계/관찰/robot0_joint_pos 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 위치
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot0_joint_vel 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 속도
걸음 수/보상 텐서 float64
단계/상태 텐서 (71,) float64
기차 텐서 부울
유효한 텐서 부울
더 나쁜 텐서 부울
더 나쁜_더 나은 텐서 부울
더 나쁜_더 나은_기차 텐서 부울
더 나쁜_더 나은_유효 텐서 부울
더 나쁘다_알았어 텐서 부울
더 나쁜_괜찮은_기차 텐서 부울
더 나쁘다_괜찮아_유효하다 텐서 부울
더 나쁜_연산자_1 텐서 부울
bad_operator_1_train 텐서 부울
더 나쁨_연산자_1_유효 텐서 부울
더 나쁜_연산자_2 텐서 부울
bad_operator_2_train 텐서 부울
더 나쁨_연산자_2_유효 텐서 부울
더 나쁜_기차 텐서 부울
더 나쁘다_유효하다 텐서 부울

robomimic_mh/square_mh_image

  • 다운로드 크기 : 6.48 GiB

  • 데이터세트 크기 : 1.07 GiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 기능 구조 : 

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),
            '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=(45,), 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,
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
20_퍼센트 텐서 부울
20_percent_train 텐서 부울
20_퍼센트_유효 텐서 부울
50_퍼센트 텐서 부울
50_percent_train 텐서 부울
50_%_유효 텐서 부울
더 나은 텐서 부울
better_operator_1 텐서 부울
better_operator_1_train 텐서 부울
better_operator_1_valid 텐서 부울
better_operator_2 텐서 부울
better_operator_2_train 텐서 부울
better_operator_2_valid 텐서 부울
better_train 텐서 부울
더 나은_유효함 텐서 부울
에피소드_ID 텐서 끈
수평선 텐서 정수32
좋아요 텐서 부울
알았어_더 좋아 텐서 부울
ok_better_train 텐서 부울
ok_better_valid 텐서 부울
ok_operator_1 텐서 부울
ok_operator_1_train 텐서 부울
ok_operator_1_valid 텐서 부울
ok_operator_2 텐서 부울
ok_operator_2_train 텐서 부울
ok_operator_2_valid 텐서 부울
ok_train 텐서 부울
괜찮아_유효해 텐서 부울
단계 데이터세트
단계/작업 텐서 (7,) float64
걸음수/할인 텐서 정수32
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 특징Dict
단계/관찰/agentview_image 영상 (84, 84, 3) uint8
단계/관찰/객체 텐서 (14,) float64
단계/관찰/robot0_eef_pos 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 위치
단계/관찰/robot0_eef_quat 텐서 (4,) float64 엔드 이펙터 방향
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 각속도
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 데카르트 속도
단계/관찰/robot0_eye_in_hand_image 영상 (84, 84, 3) uint8
단계/관찰/robot0_gripper_qpos 텐서 (2,) float64 그리퍼 위치
단계/관찰/robot0_gripper_qvel 텐서 (2,) float64 그리퍼 속도
단계/관찰/robot0_joint_pos 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 위치
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot0_joint_vel 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 속도
걸음 수/보상 텐서 float64
단계/상태 텐서 (45,) float64
기차 텐서 부울
유효한 텐서 부울
더 나쁜 텐서 부울
더 나쁜_더 나은 텐서 부울
더 나쁜_더 나은_기차 텐서 부울
더 나쁜_더 나은_유효 텐서 부울
더 나쁘다_알았어 텐서 부울
더 나쁜_괜찮은_기차 텐서 부울
더 나쁘다_괜찮아_유효하다 텐서 부울
더 나쁜_연산자_1 텐서 부울
bad_operator_1_train 텐서 부울
더 나쁨_연산자_1_유효 텐서 부울
더 나쁜_연산자_2 텐서 부울
bad_operator_2_train 텐서 부울
더 나쁨_연산자_2_유효 텐서 부울
더 나쁜 기차 텐서 부울
더 나쁘다_유효하다 텐서 부울

robomimic_mh/square_mh_low_dim

  • 다운로드 크기 : 118.13 MiB

  • 데이터세트 크기 : 80.37 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 기능 구조 : 

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),
            '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=(45,), 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,
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
20_퍼센트 텐서 부울
20_percent_train 텐서 부울
20_퍼센트_유효 텐서 부울
50_퍼센트 텐서 부울
50_percent_train 텐서 부울
50_%_유효 텐서 부울
더 나은 텐서 부울
better_operator_1 텐서 부울
better_operator_1_train 텐서 부울
better_operator_1_valid 텐서 부울
better_operator_2 텐서 부울
better_operator_2_train 텐서 부울
better_operator_2_valid 텐서 부울
better_train 텐서 부울
더 나은_유효 텐서 부울
에피소드_ID 텐서 끈
수평선 텐서 정수32
좋아요 텐서 부울
알았어_더 좋아 텐서 부울
ok_better_train 텐서 부울
ok_better_valid 텐서 부울
ok_operator_1 텐서 부울
ok_operator_1_train 텐서 부울
ok_operator_1_valid 텐서 부울
ok_operator_2 텐서 부울
ok_operator_2_train 텐서 부울
ok_operator_2_valid 텐서 부울
ok_train 텐서 부울
알았어_유효 텐서 부울
단계 데이터세트
단계/작업 텐서 (7,) float64
걸음수/할인 텐서 정수32
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 특징Dict
단계/관찰/객체 텐서 (14,) float64
단계/관찰/robot0_eef_pos 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 위치
단계/관찰/robot0_eef_quat 텐서 (4,) float64 엔드 이펙터 방향
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 각속도
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 데카르트 속도
단계/관찰/robot0_gripper_qpos 텐서 (2,) float64 그리퍼 위치
단계/관찰/robot0_gripper_qvel 텐서 (2,) float64 그리퍼 속도
단계/관찰/robot0_joint_pos 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 위치
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot0_joint_vel 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 속도
걸음 수/보상 텐서 float64
단계/상태 텐서 (45,) float64
기차 텐서 부울
유효한 텐서 부울
더 나쁜 텐서 부울
더 나쁜_더 나은 텐서 부울
더 나쁜_더 나은_기차 텐서 부울
더 나쁜_더 나은_유효 텐서 부울
더 나쁘다_알았어 텐서 부울
더 나쁜_괜찮은_기차 텐서 부울
더 나쁘다_괜찮아_유효하다 텐서 부울
더 나쁜_연산자_1 텐서 부울
bad_operator_1_train 텐서 부울
더 나쁨_연산자_1_유효 텐서 부울
더 나쁜_연산자_2 텐서 부울
bad_operator_2_train 텐서 부울
더 나쁨_연산자_2_유효 텐서 부울
더 나쁜_기차 텐서 부울
더 나쁘다_유효하다 텐서 부울

robomimic_mh/transport_mh_image

  • 다운로드 크기 : 31.47 GiB

  • 데이터세트 크기 : 7.69 GiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 기능 구조 : 

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_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        '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),
            '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),
            'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector position),
            '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_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            '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),
            'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
            '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),
    }),
    '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_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
20_퍼센트 텐서 부울
20_percent_train 텐서 부울
20_퍼센트_유효 텐서 부울
50_퍼센트 텐서 부울
50_percent_train 텐서 부울
50_%_유효 텐서 부울
더 나은 텐서 부울
better_train 텐서 부울
더 나은_유효함 텐서 부울
에피소드_ID 텐서 끈
수평선 텐서 정수32
좋아요 텐서 부울
알았어_더 좋아 텐서 부울
ok_better_train 텐서 부울
ok_better_valid 텐서 부울
ok_train 텐서 부울
괜찮아_유효해 텐서 부울
단계 데이터세트
단계/작업 텐서 (14,) float64
걸음수/할인 텐서 정수32
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 특징Dict
단계/관찰/객체 텐서 (41,) float64
단계/관찰/robot0_eef_pos 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 위치
단계/관찰/robot0_eef_quat 텐서 (4,) float64 엔드 이펙터 방향
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 각속도
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 데카르트 속도
단계/관찰/robot0_eye_in_hand_image 영상 (84, 84, 3) uint8
단계/관찰/robot0_gripper_qpos 텐서 (2,) float64 그리퍼 위치
단계/관찰/robot0_gripper_qvel 텐서 (2,) float64 그리퍼 속도
단계/관찰/robot0_joint_pos 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 위치
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot0_joint_vel 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 속도
단계/관찰/robot1_eef_pos 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 위치
단계/관찰/robot1_eef_quat 텐서 (4,) float64 엔드 이펙터 방향
단계/관찰/robot1_eef_vel_ang 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 각속도
단계/관찰/robot1_eef_vel_lin 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 데카르트 속도
단계/관찰/robot1_eye_in_hand_image 영상 (84, 84, 3) uint8
단계/관찰/robot1_gripper_qpos 텐서 (2,) float64 그리퍼 위치
단계/관찰/robot1_gripper_qvel 텐서 (2,) float64 그리퍼 속도
단계/관찰/robot1_joint_pos 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 위치
단계/관찰/robot1_joint_pos_cos 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot1_joint_pos_sin 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot1_joint_vel 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 속도
걸음 수/관찰/shouldercamera0_image 영상 (84, 84, 3) uint8
걸음 수/관찰/shouldercamera1_image 영상 (84, 84, 3) uint8
걸음 수/보상 텐서 float64
단계/상태 텐서 (115,) float64
기차 텐서 부울
유효한 텐서 부울
더 나쁜 텐서 부울
더 나쁜_더 나은 텐서 부울
더 나쁜_더 나은_기차 텐서 부울
더 나쁜_더 나은_유효 텐서 부울
더 나쁘다_알았어 텐서 부울
더 나쁜_괜찮은_기차 텐서 부울
더 나쁘다_괜찮아_유효하다 텐서 부울
더 나쁜_기차 텐서 부울
더 나쁘다_유효하다 텐서 부울

robomimic_mh/transport_mh_low_dim

  • 다운로드 크기 : 607.47 MiB

  • 데이터세트 크기 : 434.43 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 기능 구조 : 

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_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        '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),
            '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),
            'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector position),
            '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),
            'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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,
    '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_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
20_퍼센트 텐서 부울
20_percent_train 텐서 부울
20_퍼센트_유효 텐서 부울
50_퍼센트 텐서 부울
50_percent_train 텐서 부울
50_%_유효 텐서 부울
더 나은 텐서 부울
better_train 텐서 부울
더 나은_유효 텐서 부울
에피소드_ID 텐서 끈
수평선 텐서 정수32
좋아요 텐서 부울
알았어_더 좋아 텐서 부울
ok_better_train 텐서 부울
ok_better_valid 텐서 부울
ok_train 텐서 부울
괜찮아_유효해 텐서 부울
단계 데이터세트
단계/작업 텐서 (14,) float64
걸음수/할인 텐서 정수32
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 특징Dict
단계/관찰/객체 텐서 (41,) float64
단계/관찰/robot0_eef_pos 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 위치
단계/관찰/robot0_eef_quat 텐서 (4,) float64 엔드 이펙터 방향
단계/관찰/robot0_eef_vel_ang 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 각속도
단계/관찰/robot0_eef_vel_lin 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 데카르트 속도
단계/관찰/robot0_gripper_qpos 텐서 (2,) float64 그리퍼 위치
단계/관찰/robot0_gripper_qvel 텐서 (2,) float64 그리퍼 속도
단계/관찰/robot0_joint_pos 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 위치
단계/관찰/robot0_joint_pos_cos 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot0_joint_pos_sin 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot0_joint_vel 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 속도
단계/관찰/robot1_eef_pos 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 위치
단계/관찰/robot1_eef_quat 텐서 (4,) float64 엔드 이펙터 방향
단계/관찰/robot1_eef_vel_ang 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 각속도
단계/관찰/robot1_eef_vel_lin 텐서 (3,) float64 엔드 이펙터 데카르트 속도
단계/관찰/robot1_gripper_qpos 텐서 (2,) float64 그리퍼 위치
단계/관찰/robot1_gripper_qvel 텐서 (2,) float64 그리퍼 속도
단계/관찰/robot1_joint_pos 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 위치
단계/관찰/robot1_joint_pos_cos 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot1_joint_pos_sin 텐서 (7,) float64
단계/관찰/robot1_joint_vel 텐서 (7,) float64 7DOF 관절 속도
걸음 수/보상 텐서 float64
단계/상태 텐서 (115,) float64
기차 텐서 부울
유효한 텐서 부울
더 나쁜 텐서 부울
더 나쁜_더 나은 텐서 부울
더 나쁜_더 나은_기차 텐서 부울
더 나쁜_더 나은_유효 텐서 부울
더 나쁘다_알았어 텐서 부울
더 나쁜_괜찮은_기차 텐서 부울
더 나쁘다_괜찮아_유효하다 텐서 부울
더 나쁜 기차 텐서 부울
더 나쁘다_유효하다 텐서 부울