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robomimic_ph

Descrição :

Os conjuntos de dados humanos proficientes em Robomimic foram coletados por 1 operador proficiente usando a plataforma RoboTurk (com exceção de Transporte, que tinha 2 operadores proficientes trabalhando juntos). Cada conjunto de dados consiste em 200 trajetórias bem-sucedidas.

Cada tarefa possui duas versões: uma com observações de baixa dimensão ( low_dim ) e outra com imagens ( image ).

Os conjuntos de dados seguem o formato RLDS para representar etapas e episódios.

Página inicial : https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/
Código fonte : tfds.datasets.robomimic_ph.Builder
Versões :
- 1.0.0 : Versão inicial.
- 1.0.1 (padrão): Citação atualizada.
Divisões :

Dividir	Exemplos
`'train'`	200

Chaves supervisionadas (consulte o documento as_supervised ): None
Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.
Citação :

@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 (configuração padrão)

Tamanho do download : 798.43 MiB
Tamanho do conjunto de dados : 114.47 MiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Sim
Estrutura de recursos :

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,
})

Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
20_por cento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_percent_válido	Tensor		bool
50_por cento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_percent_válido	Tensor		bool
episódio_id	Tensor		corda
horizonte	Tensor		int32
passos	Conjunto de dados
etapas/ação	Tensor	(7,)	float64
passos/desconto	Tensor		int32
passos/é_primeiro	Tensor		bool
passos/é_último	Tensor		bool
etapas/is_terminal	Tensor		bool
etapas/observação	RecursosDict
etapas/observação/agentview_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
etapas/observação/objeto	Tensor	(10,)	float64
etapas/observação/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	Posição do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	Orientação do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
etapas/observação/robot0_eye_in_hand_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
etapas/observação/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Posição da pinça
etapas/observação/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Velocidade da garra
etapas/observação/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	float64	Posições conjuntas 7DOF
etapas/observação/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	float64	Velocidades articulares 7DOF
passos/recompensa	Tensor		float64
etapas/estados	Tensor	(32,)	float64
trem	Tensor		bool
válido	Tensor		bool

Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/lift_ph_low_dim

Tamanho do download : 17.69 MiB
Tamanho do conjunto de dados : 8.50 MiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Sim
Estrutura de recursos :

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,
})

Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
20_por cento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_percent_válido	Tensor		bool
50_por cento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_percent_válido	Tensor		bool
episódio_id	Tensor		corda
horizonte	Tensor		int32
passos	Conjunto de dados
etapas/ação	Tensor	(7,)	float64
passos/desconto	Tensor		int32
passos/é_primeiro	Tensor		bool
passos/é_último	Tensor		bool
etapas/is_terminal	Tensor		bool
etapas/observação	RecursosDict
etapas/observação/objeto	Tensor	(10,)	float64
etapas/observação/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	Posição do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	Orientação do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
etapas/observação/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Posição da pinça
etapas/observação/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Velocidade da garra
etapas/observação/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	float64	Posições conjuntas 7DOF
etapas/observação/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	float64	Velocidades articulares 7DOF
passos/recompensa	Tensor		float64
etapas/estados	Tensor	(32,)	float64
trem	Tensor		bool
válido	Tensor		bool

Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/can_ph_image

Tamanho do download : 1.87 GiB
Tamanho do conjunto de dados : 474.55 MiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Estrutura de recursos :

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,
})

Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
20_por cento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_percent_válido	Tensor		bool
50_por cento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_percent_válido	Tensor		bool
episódio_id	Tensor		corda
horizonte	Tensor		int32
passos	Conjunto de dados
etapas/ação	Tensor	(7,)	float64
passos/desconto	Tensor		int32
passos/é_primeiro	Tensor		bool
passos/é_último	Tensor		bool
etapas/is_terminal	Tensor		bool
etapas/observação	RecursosDict
etapas/observação/agentview_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
etapas/observação/objeto	Tensor	(14,)	float64
etapas/observação/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	Posição do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	Orientação do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
etapas/observação/robot0_eye_in_hand_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
etapas/observação/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Posição da pinça
etapas/observação/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Velocidade da garra
etapas/observação/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	float64	Posições conjuntas 7DOF
etapas/observação/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	float64	Velocidades articulares 7DOF
passos/recompensa	Tensor		float64
etapas/estados	Tensor	(71,)	float64
trem	Tensor		bool
válido	Tensor		bool

Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/can_ph_low_dim

Tamanho do download : 43.38 MiB
Tamanho do conjunto de dados : 27.73 MiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Sim
Estrutura de recursos :

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,
})

Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
20_por cento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_percent_válido	Tensor		bool
50_por cento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_percent_válido	Tensor		bool
episódio_id	Tensor		corda
horizonte	Tensor		int32
passos	Conjunto de dados
etapas/ação	Tensor	(7,)	float64
passos/desconto	Tensor		int32
passos/é_primeiro	Tensor		bool
passos/é_último	Tensor		bool
etapas/is_terminal	Tensor		bool
etapas/observação	RecursosDict
etapas/observação/objeto	Tensor	(14,)	float64
etapas/observação/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	Posição do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	Orientação do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
etapas/observação/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Posição da pinça
etapas/observação/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Velocidade da garra
etapas/observação/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	float64	Posições conjuntas 7DOF
etapas/observação/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	float64	Velocidades articulares 7DOF
passos/recompensa	Tensor		float64
etapas/estados	Tensor	(71,)	float64
trem	Tensor		bool
válido	Tensor		bool

Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/square_ph_image

Tamanho do download : 2.42 GiB
Tamanho do conjunto de dados : 401.28 MiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Estrutura de recursos :

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,
})

Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
20_por cento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_percent_válido	Tensor		bool
50_por cento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_percent_válido	Tensor		bool
episódio_id	Tensor		corda
horizonte	Tensor		int32
passos	Conjunto de dados
etapas/ação	Tensor	(7,)	float64
passos/desconto	Tensor		int32
passos/é_primeiro	Tensor		bool
passos/é_último	Tensor		bool
etapas/is_terminal	Tensor		bool
etapas/observação	RecursosDict
etapas/observação/agentview_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
etapas/observação/objeto	Tensor	(14,)	float64
etapas/observação/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	Posição do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	Orientação do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
etapas/observação/robot0_eye_in_hand_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
etapas/observação/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Posição da pinça
etapas/observação/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Velocidade da garra
etapas/observação/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	float64	Posições conjuntas 7DOF
etapas/observação/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	float64	Velocidades articulares 7DOF
passos/recompensa	Tensor		float64
etapas/estados	Tensor	(45,)	float64
trem	Tensor		bool
válido	Tensor		bool

Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/square_ph_low_dim

Tamanho do download : 47.69 MiB
Tamanho do conjunto de dados : 29.91 MiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Sim
Estrutura de recursos :

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),
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            '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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        'states': Tensor(shape=(45,), dtype=float64),
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    'valid': bool,
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Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
20_por cento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_percent_válido	Tensor		bool
50_por cento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_percent_válido	Tensor		bool
episódio_id	Tensor		corda
horizonte	Tensor		int32
passos	Conjunto de dados
etapas/ação	Tensor	(7,)	float64
passos/desconto	Tensor		int32
passos/é_primeiro	Tensor		bool
passos/é_último	Tensor		bool
etapas/is_terminal	Tensor		bool
etapas/observação	RecursosDict
etapas/observação/objeto	Tensor	(14,)	float64
etapas/observação/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	Posição do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	Orientação do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
etapas/observação/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Posição da pinça
etapas/observação/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Velocidade da garra
etapas/observação/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	float64	Posições conjuntas 7DOF
etapas/observação/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	float64	Velocidades articulares 7DOF
passos/recompensa	Tensor		float64
etapas/estados	Tensor	(45,)	float64
trem	Tensor		bool
válido	Tensor		bool

Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/transport_ph_image

Tamanho do download : 15.07 GiB
Tamanho do conjunto de dados : 3.64 GiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
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    '20_percent_valid': bool,
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            '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),
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            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
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    'train': bool,
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})

Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
20_por cento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_percent_válido	Tensor		bool
50_por cento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_percent_válido	Tensor		bool
episódio_id	Tensor		corda
horizonte	Tensor		int32
passos	Conjunto de dados
etapas/ação	Tensor	(14,)	float64
passos/desconto	Tensor		int32
passos/é_primeiro	Tensor		bool
passos/é_último	Tensor		bool
etapas/is_terminal	Tensor		bool
etapas/observação	RecursosDict
etapas/observação/objeto	Tensor	(41,)	float64
etapas/observação/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	Posição do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	Orientação do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
etapas/observação/robot0_eye_in_hand_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
etapas/observação/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Posição da pinça
etapas/observação/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Velocidade da garra
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etapas/observação/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
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etapas/observação/robot1_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	Posição do efetor final
etapas/observação/robot1_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	Orientação do efetor final
etapas/observação/robot1_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
etapas/observação/robot1_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
etapas/observação/robot1_eye_in_hand_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
etapas/observação/robot1_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Posição da pinça
etapas/observação/robot1_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Velocidade da garra
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etapas/observação/robot1_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot1_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot1_joint_vel	Tensor	(7,)	float64	Velocidades articulares 7DOF
passos/observação/shouldercamera0_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
passos/observação/shouldercamera1_image	Imagem	(84, 84, 3)	uint8
passos/recompensa	Tensor		float64
etapas/estados	Tensor	(115,)	float64
trem	Tensor		bool
válido	Tensor		bool

Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/transport_ph_low_dim

Tamanho do download : 294.70 MiB
Tamanho do conjunto de dados : 208.05 MiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): somente quando shuffle_files=False (train)
Estrutura de recursos :

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,
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        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
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            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
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            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
            '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),
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        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
20_por cento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_percent_válido	Tensor		bool
50_por cento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_percent_válido	Tensor		bool
episódio_id	Tensor		corda
horizonte	Tensor		int32
passos	Conjunto de dados
etapas/ação	Tensor	(14,)	float64
passos/desconto	Tensor		int32
passos/é_primeiro	Tensor		bool
passos/é_último	Tensor		bool
etapas/is_terminal	Tensor		bool
etapas/observação	RecursosDict
etapas/observação/objeto	Tensor	(41,)	float64
etapas/observação/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	Posição do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	Orientação do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
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etapas/observação/robot1_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
etapas/observação/robot1_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Posição da pinça
etapas/observação/robot1_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Velocidade da garra
etapas/observação/robot1_joint_pos	Tensor	(7,)	float64	Posições conjuntas 7DOF
etapas/observação/robot1_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot1_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot1_joint_vel	Tensor	(7,)	float64	Velocidades articulares 7DOF
passos/recompensa	Tensor		float64
etapas/estados	Tensor	(115,)	float64
trem	Tensor		bool
válido	Tensor		bool

Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/tool_hang_ph_image

Tamanho do download : 61.96 GiB
Tamanho do conjunto de dados : 9.10 GiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Estrutura de recursos :

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),
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            '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,
})

Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
episódio_id	Tensor		corda
horizonte	Tensor		int32
passos	Conjunto de dados
etapas/ação	Tensor	(7,)	float64
passos/desconto	Tensor		int32
passos/é_primeiro	Tensor		bool
passos/é_último	Tensor		bool
etapas/is_terminal	Tensor		bool
etapas/observação	RecursosDict
etapas/observação/objeto	Tensor	(44,)	float64
etapas/observação/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	Posição do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	Orientação do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
etapas/observação/robot0_eye_in_hand_image	Imagem	(240, 240, 3)	uint8
etapas/observação/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Posição da pinça
etapas/observação/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Velocidade da garra
etapas/observação/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	float64	Posições conjuntas 7DOF
etapas/observação/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	float64	Velocidades articulares 7DOF
etapas/observação/sideview_image	Imagem	(240, 240, 3)	uint8
passos/recompensa	Tensor		float64
etapas/estados	Tensor	(58,)	float64
trem	Tensor		bool
válido	Tensor		bool

Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/tool_hang_ph_low_dim

Tamanho do download : 192.29 MiB
Tamanho do conjunto de dados : 121.77 MiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Sim
Estrutura de recursos :

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,
})

Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
episódio_id	Tensor		corda
horizonte	Tensor		int32
passos	Conjunto de dados
etapas/ação	Tensor	(7,)	float64
passos/desconto	Tensor		int32
passos/é_primeiro	Tensor		bool
passos/é_último	Tensor		bool
etapas/is_terminal	Tensor		bool
etapas/observação	RecursosDict
etapas/observação/objeto	Tensor	(44,)	float64
etapas/observação/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	Posição do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	Orientação do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	Velocidade angular do efetor final
etapas/observação/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	Velocidade cartesiana do efetor final
etapas/observação/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Posição da pinça
etapas/observação/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Velocidade da garra
etapas/observação/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	float64	Posições conjuntas 7DOF
etapas/observação/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
etapas/observação/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	float64	Velocidades articulares 7DOF
passos/recompensa	Tensor		float64
etapas/estados	Tensor	(58,)	float64
trem	Tensor		bool
válido	Tensor		bool

Exemplos ( tfds.as_dataframe ):