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robomimic_ph

Descrizione :

I set di dati umani esperti in Robomimic sono stati raccolti da 1 operatore esperto utilizzando la piattaforma RoboTurk (ad eccezione di Transport, che aveva 2 operatori esperti che lavoravano insieme). Ogni set di dati è composto da 200 traiettorie di successo.

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.

Pagina iniziale : https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/
Codice sorgente : tfds.datasets.robomimic_ph.Builder
Versioni :
- 1.0.0 : versione iniziale.
- 1.0.1 (predefinito): citazione aggiornata.
Divide :

Diviso	Esempi
`'train'`	200

Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): None
Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.
Citazione :

@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_ph/lift_ph_image (configurazione predefinita)

Dimensione download : 798.43 MiB
Dimensione del set di dati : 114.47 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,
    '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),
    }),
    'train': bool,
    '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
episodio_id	Tensore		corda
orizzonte	Tensore		int32
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

Esempi ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/lift_ph_low_dim

Dimensione download : 17.69 MiB
Dimensione del set di dati : 8.50 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,
    '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),
    }),
    'train': bool,
    '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
episodio_id	Tensore		corda
orizzonte	Tensore		int32
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

Esempi ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/can_ph_image

Dimensione download : 1.87 GiB
Dimensione del set di dati : 474.55 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,
    '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),
    }),
    'train': bool,
    '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
episodio_id	Tensore		corda
orizzonte	Tensore		int32
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

Esempi ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/can_ph_low_dim

Dimensione download : 43.38 MiB
Dimensione del set di dati : 27.73 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,
    '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),
    }),
    'train': bool,
    '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
episodio_id	Tensore		corda
orizzonte	Tensore		int32
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
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

Esempi ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/square_ph_image

Dimensione download : 2.42 GiB
Dimensione del set di dati : 401.28 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,
    '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=(45,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    '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
episodio_id	Tensore		corda
orizzonte	Tensore		int32
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	(45,)	float64
treno	Tensore		bool
valido	Tensore		bool

Esempi ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/square_ph_low_dim

Dimensione download : 47.69 MiB
Dimensione del set di dati : 29.91 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,
    '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),
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        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(45,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    '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
episodio_id	Tensore		corda
orizzonte	Tensore		int32
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
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
valido	Tensore		bool

Esempi ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/transport_ph_image

Dimensione download : 15.07 GiB
Dimensioni del set di dati : 3.64 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,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    '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),
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            '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,
})

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
episodio_id	Tensore		corda
orizzonte	Tensore		int32
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_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/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

Esempi ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/transport_ph_low_dim

Dimensione download : 294.70 MiB
Dimensione del set di dati : 208.05 MiB
Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (train)
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,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    '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),
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            '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),
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            'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    '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
episodio_id	Tensore		corda
orizzonte	Tensore		int32
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

Esempi ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/tool_hang_ph_image

Dimensione download : 61.96 GiB
Dimensioni del set di dati : 9.10 GiB
Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No
Struttura delle caratteristiche :

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=(44,), 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=(240, 240, 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),
            'sideview_image': Image(shape=(240, 240, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(58,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
episodio_id	Tensore		corda
orizzonte	Tensore		int32
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	(44,)	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	(240, 240, 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/osservazione/sideview_immagine	Immagine	(240, 240, 3)	uint8
passi/ricompensa	Tensore		float64
passi/stati	Tensore	(58,)	float64
treno	Tensore		bool
valido	Tensore		bool

Esempi ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/tool_hang_ph_low_dim

Dimensione download : 192.29 MiB
Dimensione del set di dati : 121.77 MiB
Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì
Struttura delle caratteristiche :

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=(44,), 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=(58,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
episodio_id	Tensore		corda
orizzonte	Tensore		int32
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	(44,)	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	(58,)	float64
treno	Tensore		bool
valido	Tensore		bool

Esempi ( tfds.as_dataframe ):