- 説明：
ロボミミックの熟練した人間のデータセットは、 RoboTurkプラットフォームを使用して 1 人の熟練オペレーターによって収集されました (トランスポートを除き、2 人の熟練オペレーターが協力して作業していました)。各データセットは 200 の成功した軌跡で構成されます。
各タスクには 2 つのバージョンがあります。1 つは低次元の観測を含むもの ( low_dim )、もう 1 つは画像を含むもの ( image ) です。
データセットはRLDS 形式に従って、ステップとエピソードを表します。
バージョン:
-
1.0.0: 初期リリース。 -
1.0.1(デフォルト): 引用が更新されました。
-
分割:
| スプリット | 例 |
|---|---|
'train' | 200 |
監視キー(
as_superviseddoc を参照):None図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
引用：
@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 (デフォルト設定)
ダウンロードサイズ:
798.43 MiBデータセットのサイズ:
114.47 MiB自動キャッシュ(ドキュメント): はい
機能の構造:
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,
})
- 機能ドキュメント:
| 特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| 特徴辞書 | ||||
| 20_パーセント | テンソル | ブール | ||
| 20パーセントの電車 | テンソル | ブール | ||
| 20パーセント有効 | テンソル | ブール | ||
| 50_パーセント | テンソル | ブール | ||
| 50パーセントの電車 | テンソル | ブール | ||
| 50パーセント有効 | テンソル | ブール | ||
| エピソードID | テンソル | 弦 | ||
| 地平線 | テンソル | int32 | ||
| ステップ | データセット | |||
| ステップ/アクション | テンソル | (7,) | float64 | |
| 歩数/割引 | テンソル | int32 | ||
| ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
| ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
| ステップ/観察/agentview_image | 画像 | (84、84、3) | uint8 | |
| ステップ/観察/オブジェクト | テンソル | (10,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_eef_pos | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの位置 |
| ステップ/観察/robot0_eef_quat | テンソル | (4,) | float64 | エンドエフェクタの向き |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_ang | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの角速度 |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_lin | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの直交速度 |
| ステップ/観察/robot0_eye_in_hand_image | 画像 | (84、84、3) | uint8 | |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qpos | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー位置 |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qvel | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー速度 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos | テンソル | (7,) | float64 | 7自由度の関節位置 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_cos | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_sin | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_vel | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF ジョイント速度 |
| 歩数/報酬 | テンソル | float64 | ||
| ステップ/状態 | テンソル | (32,) | float64 | |
| 電車 | テンソル | ブール | ||
| 有効 | テンソル | ブール |
- 例( tfds.as_dataframe ):
robomimic_ph/lift_ph_low_dim
ダウンロードサイズ:
17.69 MiBデータセットのサイズ:
8.50 MiB自動キャッシュ(ドキュメント): はい
機能の構造:
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,
})
- 機能ドキュメント:
| 特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| 特徴辞書 | ||||
| 20_パーセント | テンソル | ブール | ||
| 20パーセントの電車 | テンソル | ブール | ||
| 20パーセント有効 | テンソル | ブール | ||
| 50_パーセント | テンソル | ブール | ||
| 50パーセントの電車 | テンソル | ブール | ||
| 50パーセント有効 | テンソル | ブール | ||
| エピソードID | テンソル | 弦 | ||
| 地平線 | テンソル | int32 | ||
| ステップ | データセット | |||
| ステップ/アクション | テンソル | (7,) | float64 | |
| 歩数/割引 | テンソル | int32 | ||
| ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
| ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
| ステップ/観察/オブジェクト | テンソル | (10,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_eef_pos | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの位置 |
| ステップ/観察/robot0_eef_quat | テンソル | (4,) | float64 | エンドエフェクタの向き |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_ang | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの角速度 |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_lin | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの直交速度 |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qpos | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー位置 |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qvel | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー速度 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos | テンソル | (7,) | float64 | 7自由度の関節位置 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_cos | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_sin | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_vel | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF 関節速度 |
| 歩数/報酬 | テンソル | float64 | ||
| ステップ/状態 | テンソル | (32,) | float64 | |
| 電車 | テンソル | ブール | ||
| 有効 | テンソル | ブール |
- 例( tfds.as_dataframe ):
robomimic_ph/can_ph_image
ダウンロードサイズ:
1.87 GiBデータセットのサイズ:
474.55 MiB自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
機能の構造:
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,
})
- 機能ドキュメント:
| 特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| 特徴辞書 | ||||
| 20_パーセント | テンソル | ブール | ||
| 20パーセントの電車 | テンソル | ブール | ||
| 20パーセント有効 | テンソル | ブール | ||
| 50_パーセント | テンソル | ブール | ||
| 50パーセントの電車 | テンソル | ブール | ||
| 50パーセント有効 | テンソル | ブール | ||
| エピソードID | テンソル | 弦 | ||
| 地平線 | テンソル | int32 | ||
| ステップ | データセット | |||
| ステップ/アクション | テンソル | (7,) | float64 | |
| 歩数/割引 | テンソル | int32 | ||
| ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
| ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
| ステップ/観察/agentview_image | 画像 | (84、84、3) | uint8 | |
| ステップ/観察/オブジェクト | テンソル | (14,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_eef_pos | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの位置 |
| ステップ/観察/robot0_eef_quat | テンソル | (4,) | float64 | エンドエフェクタの向き |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_ang | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの角速度 |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_lin | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの直交速度 |
| ステップ/観察/robot0_eye_in_hand_image | 画像 | (84、84、3) | uint8 | |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qpos | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー位置 |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qvel | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー速度 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos | テンソル | (7,) | float64 | 7自由度の関節位置 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_cos | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_sin | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_vel | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF ジョイント速度 |
| 歩数/報酬 | テンソル | float64 | ||
| ステップ/状態 | テンソル | (71,) | float64 | |
| 電車 | テンソル | ブール | ||
| 有効 | テンソル | ブール |
- 例( tfds.as_dataframe ):
robomimic_ph/can_ph_low_dim
ダウンロードサイズ:
43.38 MiBデータセットのサイズ:
27.73 MiB自動キャッシュ(ドキュメント): はい
機能の構造:
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,
})
- 機能ドキュメント:
| 特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| 特徴辞書 | ||||
| 20_パーセント | テンソル | ブール | ||
| 20パーセントの電車 | テンソル | ブール | ||
| 20パーセント有効 | テンソル | ブール | ||
| 50_パーセント | テンソル | ブール | ||
| 50パーセントの電車 | テンソル | ブール | ||
| 50パーセント有効 | テンソル | ブール | ||
| エピソードID | テンソル | 弦 | ||
| 地平線 | テンソル | int32 | ||
| ステップ | データセット | |||
| ステップ/アクション | テンソル | (7,) | float64 | |
| 歩数/割引 | テンソル | int32 | ||
| ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
| ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
| ステップ/観察/オブジェクト | テンソル | (14,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_eef_pos | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの位置 |
| ステップ/観察/robot0_eef_quat | テンソル | (4,) | float64 | エンドエフェクタの向き |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_ang | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの角速度 |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_lin | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの直交速度 |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qpos | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー位置 |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qvel | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー速度 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos | テンソル | (7,) | float64 | 7自由度の関節位置 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_cos | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_sin | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_vel | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF 関節速度 |
| 歩数/報酬 | テンソル | float64 | ||
| ステップ/状態 | テンソル | (71,) | float64 | |
| 電車 | テンソル | ブール | ||
| 有効 | テンソル | ブール |
- 例( tfds.as_dataframe ):
robomimic_ph/square_ph_image
ダウンロードサイズ:
2.42 GiBデータセットのサイズ:
401.28 MiB自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
機能の構造:
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,
})
- 機能ドキュメント:
| 特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| 特徴辞書 | ||||
| 20_パーセント | テンソル | ブール | ||
| 20パーセントの電車 | テンソル | ブール | ||
| 20パーセント有効 | テンソル | ブール | ||
| 50_パーセント | テンソル | ブール | ||
| 50パーセントの電車 | テンソル | ブール | ||
| 50パーセント有効 | テンソル | ブール | ||
| エピソードID | テンソル | 弦 | ||
| 地平線 | テンソル | int32 | ||
| ステップ | データセット | |||
| ステップ/アクション | テンソル | (7,) | float64 | |
| 歩数/割引 | テンソル | int32 | ||
| ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
| ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
| ステップ/観察/agentview_image | 画像 | (84、84、3) | uint8 | |
| ステップ/観察/オブジェクト | テンソル | (14,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_eef_pos | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの位置 |
| ステップ/観察/robot0_eef_quat | テンソル | (4,) | float64 | エンドエフェクタの向き |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_ang | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの角速度 |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_lin | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの直交速度 |
| ステップ/観察/robot0_eye_in_hand_image | 画像 | (84、84、3) | uint8 | |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qpos | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー位置 |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qvel | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー速度 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos | テンソル | (7,) | float64 | 7自由度の関節位置 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_cos | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_sin | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_vel | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF 関節速度 |
| 歩数/報酬 | テンソル | float64 | ||
| ステップ/状態 | テンソル | (45,) | float64 | |
| 電車 | テンソル | ブール | ||
| 有効 | テンソル | ブール |
- 例( tfds.as_dataframe ):
robomimic_ph/square_ph_low_dim
ダウンロードサイズ:
47.69 MiBデータセットのサイズ:
29.91 MiB自動キャッシュ(ドキュメント): はい
機能の構造:
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=(45,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- 機能ドキュメント:
| 特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| 特徴辞書 | ||||
| 20_パーセント | テンソル | ブール | ||
| 20パーセントの電車 | テンソル | ブール | ||
| 20パーセント有効 | テンソル | ブール | ||
| 50_パーセント | テンソル | ブール | ||
| 50パーセントの電車 | テンソル | ブール | ||
| 50パーセント有効 | テンソル | ブール | ||
| エピソードID | テンソル | 弦 | ||
| 地平線 | テンソル | int32 | ||
| ステップ | データセット | |||
| ステップ/アクション | テンソル | (7,) | float64 | |
| 歩数/割引 | テンソル | int32 | ||
| ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
| ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
| ステップ/観察/オブジェクト | テンソル | (14,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_eef_pos | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの位置 |
| ステップ/観察/robot0_eef_quat | テンソル | (4,) | float64 | エンドエフェクタの向き |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_ang | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの角速度 |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_lin | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの直交速度 |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qpos | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー位置 |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qvel | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー速度 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos | テンソル | (7,) | float64 | 7自由度の関節位置 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_cos | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_sin | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_vel | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF ジョイント速度 |
| 歩数/報酬 | テンソル | float64 | ||
| ステップ/状態 | テンソル | (45,) | float64 | |
| 電車 | テンソル | ブール | ||
| 有効 | テンソル | ブール |
- 例( tfds.as_dataframe ):
robomimic_ph/transport_ph_image
ダウンロードサイズ:
15.07 GiBデータセットのサイズ:
3.64 GiB自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
機能の構造:
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({
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'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),
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'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_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
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}),
'reward': float64,
'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- 機能ドキュメント:
| 特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| 特徴辞書 | ||||
| 20_パーセント | テンソル | ブール | ||
| 20パーセントの電車 | テンソル | ブール | ||
| 20パーセント有効 | テンソル | ブール | ||
| 50_パーセント | テンソル | ブール | ||
| 50パーセントの電車 | テンソル | ブール | ||
| 50パーセント有効 | テンソル | ブール | ||
| エピソードID | テンソル | 弦 | ||
| 地平線 | テンソル | int32 | ||
| ステップ | データセット | |||
| ステップ/アクション | テンソル | (14,) | float64 | |
| 歩数/割引 | テンソル | int32 | ||
| ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
| ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
| ステップ/観察/オブジェクト | テンソル | (41,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_eef_pos | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの位置 |
| ステップ/観察/robot0_eef_quat | テンソル | (4,) | float64 | エンドエフェクタの向き |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_ang | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの角速度 |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_lin | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの直交速度 |
| ステップ/観察/robot0_eye_in_hand_image | 画像 | (84、84、3) | uint8 | |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qpos | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー位置 |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qvel | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー速度 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos | テンソル | (7,) | float64 | 7自由度の関節位置 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_cos | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_sin | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_vel | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF ジョイント速度 |
| ステップ/観察/robot1_eef_pos | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの位置 |
| ステップ/観察/robot1_eef_quat | テンソル | (4,) | float64 | エンドエフェクタの向き |
| ステップ/観察/robot1_eef_vel_ang | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの角速度 |
| ステップ/観察/robot1_eef_vel_lin | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの直交速度 |
| ステップ/観察/robot1_eye_in_hand_image | 画像 | (84、84、3) | uint8 | |
| ステップ/観察/robot1_gripper_qpos | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー位置 |
| ステップ/観察/robot1_gripper_qvel | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー速度 |
| ステップ/観察/robot1_joint_pos | テンソル | (7,) | float64 | 7自由度の関節位置 |
| ステップ/観察/robot1_joint_pos_cos | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot1_joint_pos_sin | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot1_joint_vel | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF ジョイント速度 |
| 歩数/観察/ショルダーカメラ0_画像 | 画像 | (84、84、3) | uint8 | |
| 歩数/観察/肩カメラ1_画像 | 画像 | (84、84、3) | uint8 | |
| 歩数/報酬 | テンソル | float64 | ||
| ステップ/状態 | テンソル | (115,) | float64 | |
| 電車 | テンソル | ブール | ||
| 有効 | テンソル | ブール |
- 例( tfds.as_dataframe ):
robomimic_ph/transport_ph_low_dim
ダウンロードサイズ:
294.70 MiBデータセットのサイズ:
208.05 MiB自動キャッシュ(ドキュメント):
shuffle_files=False(トレイン) の場合のみ機能の構造:
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,
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'object': Tensor(shape=(41,), dtype=float64),
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'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),
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}),
'reward': float64,
'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
}),
'train': bool,
'valid': bool,
})
- 機能ドキュメント:
| 特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| 特徴辞書 | ||||
| 20_パーセント | テンソル | ブール | ||
| 20パーセントの電車 | テンソル | ブール | ||
| 20パーセント有効 | テンソル | ブール | ||
| 50_パーセント | テンソル | ブール | ||
| 50パーセントの電車 | テンソル | ブール | ||
| 50パーセント有効 | テンソル | ブール | ||
| エピソードID | テンソル | 弦 | ||
| 地平線 | テンソル | int32 | ||
| ステップ | データセット | |||
| ステップ/アクション | テンソル | (14,) | float64 | |
| 歩数/割引 | テンソル | int32 | ||
| ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
| ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
| ステップ/観察/オブジェクト | テンソル | (41,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_eef_pos | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの位置 |
| ステップ/観察/robot0_eef_quat | テンソル | (4,) | float64 | エンドエフェクタの向き |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_ang | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの角速度 |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_lin | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの直交速度 |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qpos | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー位置 |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qvel | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー速度 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos | テンソル | (7,) | float64 | 7自由度の関節位置 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_cos | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_sin | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_vel | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF 関節速度 |
| ステップ/観察/robot1_eef_pos | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの位置 |
| ステップ/観察/robot1_eef_quat | テンソル | (4,) | float64 | エンドエフェクタの向き |
| ステップ/観察/robot1_eef_vel_ang | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの角速度 |
| ステップ/観察/robot1_eef_vel_lin | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの直交速度 |
| ステップ/観察/robot1_gripper_qpos | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー位置 |
| ステップ/観察/robot1_gripper_qvel | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー速度 |
| ステップ/観察/robot1_joint_pos | テンソル | (7,) | float64 | 7自由度の関節位置 |
| ステップ/観察/robot1_joint_pos_cos | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot1_joint_pos_sin | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot1_joint_vel | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF ジョイント速度 |
| 歩数/報酬 | テンソル | float64 | ||
| ステップ/状態 | テンソル | (115,) | float64 | |
| 電車 | テンソル | ブール | ||
| 有効 | テンソル | ブール |
- 例( tfds.as_dataframe ):
robomimic_ph/tool_hang_ph_image
ダウンロードサイズ:
61.96 GiBデータセットのサイズ:
9.10 GiB自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
機能の構造:
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,
})
- 機能ドキュメント:
| 特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| 特徴辞書 | ||||
| エピソードID | テンソル | 弦 | ||
| 地平線 | テンソル | int32 | ||
| ステップ | データセット | |||
| ステップ/アクション | テンソル | (7,) | float64 | |
| 歩数/割引 | テンソル | int32 | ||
| ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
| ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
| ステップ/観察/オブジェクト | テンソル | (44,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_eef_pos | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの位置 |
| ステップ/観察/robot0_eef_quat | テンソル | (4,) | float64 | エンドエフェクタの向き |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_ang | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの角速度 |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_lin | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの直交速度 |
| ステップ/観察/robot0_eye_in_hand_image | 画像 | (240、240、3) | uint8 | |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qpos | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー位置 |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qvel | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー速度 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF ジョイント位置 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_cos | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_sin | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_vel | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF ジョイント速度 |
| ステップ/観察/サイドビュー_画像 | 画像 | (240、240、3) | uint8 | |
| 歩数/報酬 | テンソル | float64 | ||
| ステップ/状態 | テンソル | (58,) | float64 | |
| 電車 | テンソル | ブール | ||
| 有効 | テンソル | ブール |
- 例( tfds.as_dataframe ):
robomimic_ph/tool_hang_ph_low_dim
ダウンロードサイズ:
192.29 MiBデータセットのサイズ:
121.77 MiB自動キャッシュ(ドキュメント): はい
機能の構造:
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,
})
- 機能ドキュメント:
| 特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| 特徴辞書 | ||||
| エピソードID | テンソル | 弦 | ||
| 地平線 | テンソル | int32 | ||
| ステップ | データセット | |||
| ステップ/アクション | テンソル | (7,) | float64 | |
| 歩数/割引 | テンソル | int32 | ||
| ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
| ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
| ステップ/観察/オブジェクト | テンソル | (44,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_eef_pos | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの位置 |
| ステップ/観察/robot0_eef_quat | テンソル | (4,) | float64 | エンドエフェクタの向き |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_ang | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクタの角速度 |
| ステップ/観察/robot0_eef_vel_lin | テンソル | (3,) | float64 | エンドエフェクターの直交速度 |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qpos | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー位置 |
| ステップ/観察/robot0_gripper_qvel | テンソル | (2,) | float64 | グリッパー速度 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos | テンソル | (7,) | float64 | 7自由度の関節位置 |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_cos | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_pos_sin | テンソル | (7,) | float64 | |
| ステップ/観察/robot0_joint_vel | テンソル | (7,) | float64 | 7DOF ジョイント速度 |
| 歩数/報酬 | テンソル | float64 | ||
| ステップ/状態 | テンソル | (58,) | float64 | |
| 電車 | テンソル | ブール | ||
| 有効 | テンソル | ブール |
- 例( tfds.as_dataframe ):