asu_table_top_converted_externally_to_rlds

  • Sự miêu tả :

UR5 thực hiện các nhiệm vụ chọn/đặt/xoay trên bàn

Tách ra Ví dụ
'train' 110
  • Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [7x joint velocities, 2x gripper velocities, 1x terminate episode].),
        'action_delta': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot delta action, consists of [7x joint velocities, 2x gripper velocities, 1x terminate episode].),
        'action_inst': Text(shape=(), dtype=string),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),
        'goal_object': Text(shape=(), dtype=string),
        'ground_truth_states': FeaturesDict({
            'EE': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=xyzrpy),
            'bottle': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=xyzrpy),
            'bread': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=xyzrpy),
            'coke': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=xyzrpy),
            'cube': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=xyzrpy),
            'milk': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=xyzrpy),
            'pepsi': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=xyzrpy),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32, description=Kona language embedding. See https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5),
        'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [6x robot joint angles, 1x gripper position].),
            'state_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot joint velocity, consists of [6x robot joint angles, 1x gripper position].),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • Tài liệu tính năng :
Tính năng Lớp học Hình dạng loại D Sự miêu tả
Tính năngDict
tập_siêu dữ liệu Tính năngDict
tập_siêu dữ liệu/file_path Chữ sợi dây Đường dẫn tới file dữ liệu gốc.
bước Tập dữ liệu
bước/hành động Tenxơ (7,) phao32 Hành động của robot, bao gồm [vận tốc khớp 7x, vận tốc tay kẹp 2x, giai đoạn kết thúc 1x].
bước/hành động_delta Tenxơ (7,) phao32 Hành động delta của robot, bao gồm [vận tốc khớp 7x, vận tốc tay kẹp 2x, giai đoạn kết thúc 1x].
bước/hành động_inst Chữ sợi dây Hành động cần thực hiện.
bước/giảm giá vô hướng phao32 Giảm giá nếu được cung cấp, mặc định là 1.
bước/mục tiêu_object Chữ sợi dây Đối tượng cần thao tác.
bước/ground_truth_states Tính năngDict
bước/ground_truth_states/EE Tenxơ (6,) phao32 xyzrpy
bước/ground_truth_states/chai Tenxơ (6,) phao32 xyzrpy
bước/ground_truth_states/bánh mì Tenxơ (6,) phao32 xyzrpy
bước/ground_truth_states/coke Tenxơ (6,) phao32 xyzrpy
bước/ground_truth_states/khối lập phương Tenxơ (6,) phao32 xyzrpy
bước/ground_truth_states/sữa Tenxơ (6,) phao32 xyzrpy
bước/ground_truth_states/pepsi Tenxơ (6,) phao32 xyzrpy
bước/is_first Tenxơ bool
bước/is_last Tenxơ bool
bước/is_terminal Tenxơ bool
các bước/ngôn ngữ_embedding Tenxơ (512,) phao32 Nhúng ngôn ngữ Kona. Xem https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoding-large/5
các bước/ngôn ngữ_instruction Chữ sợi dây Giảng dạy ngôn ngữ.
bước/quan sát Tính năngDict
bước/quan sát/hình ảnh Hình ảnh (224, 224, 3) uint8 Quan sát RGB của camera chính.
bước/quan sát/trạng thái Tenxơ (7,) phao32 Trạng thái robot, bao gồm [góc khớp robot 6x, vị trí kẹp 1x].
bước/quan sát/state_vel Tenxơ (7,) phao32 Vận tốc khớp robot, bao gồm [góc khớp robot 6x, vị trí kẹp 1x].
bước/phần thưởng vô hướng phao32 Phần thưởng nếu được cung cấp, 1 ở bước cuối cùng cho bản demo.
  • Trích dẫn :
@inproceedings{zhou2023modularity,
  title={Modularity through Attention: Efficient Training and Transfer of Language-Conditioned Policies for Robot Manipulation},
  author={Zhou, Yifan and Sonawani, Shubham and Phielipp, Mariano and Stepputtis, Simon and Amor, Heni},
  booktitle={Conference on Robot Learning},
  pages={1684--1695},
  year={2023},
  organization={PMLR}
}
@article{zhou2023learning,
  title={Learning modular language-conditioned robot policies through attention},
  author={Zhou, Yifan and Sonawani, Shubham and Phielipp, Mariano and Ben Amor, Heni and Stepputtis, Simon},
  journal={Autonomous Robots},
  pages={1--21},
  year={2023},
  publisher={Springer}
}