- وصف :
يقوم روبوت Google Teleoped في الغالب بالاختيار من الطاولة
الصفحة الرئيسية : https://www.kaggle.com/datasets/google/bc-z-robot/discussion/309201
كود المصدر :
tfds.robotics.rtx.BcZ
الإصدارات :
-
0.1.0
(افتراضي): الإصدار الأولي.
-
حجم التحميل :
Unknown size
حجم مجموعة البيانات :
81.15 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا
الإنشقاقات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 39,350 |
'val' | 3,914 |
- هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'steps': Dataset({
'action': FeaturesDict({
'future/axis_angle_residual': Tensor(shape=(30,), dtype=float32, description=The next 10 actions for the rotation. Each action is a 3D delta to add to the current axis angle.),
'future/target_close': Tensor(shape=(10,), dtype=int64, description=The next 10 actions for the gripper. Each action is the value the gripper closure should be changed to (notably it is *not* a delta.)),
'future/xyz_residual': Tensor(shape=(30,), dtype=float32, description=The next 10 actions for the positions. Each action is a 3D delta to add to current position.),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': FeaturesDict({
'episode_success': float32,
'image': Image(shape=(171, 213, 3), dtype=uint8, description=Camera image of the robot, downsampled 3x),
'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32, description=An embedding of the task via Universal Sentence Encoder (https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4)),
'natural_language_instruction': string,
'present/autonomous': int64,
'present/axis_angle': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=The current rotation of the end effector in axis-angle representation.),
'present/intervention': int64,
'present/sensed_close': Tensor(shape=(1,), dtype=float32, description=How much the gripper is currently closed. Scaled from 0 to 1, but not all values from 0 to 1 are reachable. The range in the data is about 0.2 to 1),
'present/xyz': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=The current position of the end effector in axis-angle representation, in robot frame),
'sequence_length': int64,
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
}),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع D | وصف |
---|---|---|---|---|
المميزاتDict | ||||
خطوات | مجموعة البيانات | |||
الخطوات/الإجراء | المميزاتDict | |||
الخطوات/الإجراء/المستقبل/axis_angle_residual | الموتر | (30،) | float32 | الإجراءات العشرة التالية للتناوب. كل إجراء عبارة عن دلتا ثلاثية الأبعاد لإضافتها إلى زاوية المحور الحالية. |
الخطوات/الإجراء/المستقبل/target_Close | الموتر | (10،) | int64 | الإجراءات العشرة التالية للقابض. كل إجراء هو القيمة التي يجب تغيير إغلاق القابض إليها (لا سيما أنه ليس دلتا). |
الخطوات/الإجراء/المستقبل/xyz_residual | الموتر | (30،) | float32 | الإجراءات العشرة التالية للمناصب. كل إجراء عبارة عن دلتا ثلاثية الأبعاد لإضافتها إلى الموضع الحالي. |
الخطوات/is_first | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/is_last | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/is_terminal | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/الملاحظة | المميزاتDict | |||
الخطوات/الملاحظة/episode_success | الموتر | float32 | علامة النجاح 0-1 | |
الخطوات/الملاحظة/الصورة | صورة | (171، 213، 3) | uint8 | صورة الكاميرا للروبوت، مختزلة 3x |
الخطوات/الملاحظة/natural_language_embedding | الموتر | (512،) | float32 | تضمين المهمة عبر Universal Sentence Encoder ( https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4 ) |
الخطوات/الملاحظة/natural_language_instruction | الموتر | خيط | المهمة التي طلب من الروبوت القيام بها. | |
الخطوات / الملاحظة / الحاضر / الحكم الذاتي | الموتر | int64 | يتم جمع الحلقات عبر DAgger. هذه علامة 0/1 لتحديد ما إذا كان الإجراء من السياسة أو من المشغل عن بعد. 1 = من السياسة. | |
الخطوات/الملاحظة/الحاضر/axis_angle | الموتر | (3،) | float32 | الدوران الحالي للمستجيب النهائي في تمثيل زاوية المحور. |
الخطوات/الملاحظة/الحاضر/التدخل | الموتر | int64 | يتم جمع الحلقات عبر DAgger. هذه علامة 0/1 لتحديد ما إذا كان الإجراء من السياسة أو من المشغل عن بعد. 1 = من المشغل عن بعد. وهذا هو عكس الحاضر/المستقل تمامًا | |
الخطوات/الملاحظة/الحاضر/sensed_إغلاق | الموتر | (1،) | float32 | كم القابض مغلق حاليا. تم قياسها من 0 إلى 1، ولكن ليس كل القيم من 0 إلى 1 يمكن الوصول إليها. النطاق في البيانات حوالي 0.2 إلى 1 |
الخطوات/الملاحظة/الحاضر/xyz | الموتر | (3،) | float32 | الموضع الحالي للمستجيب النهائي في تمثيل زاوية المحور، في إطار الروبوت |
الخطوات/الملاحظة/sequence_length | الموتر | int64 | طول الحلقة | |
خطوات/مكافأة | العددية | float32 |
المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع
as_supervised
doc ):None
الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.
أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
- الاقتباس :
@inproceedings{jang2021bc,
title={ {BC}-Z: Zero-Shot Task Generalization with Robotic Imitation Learning},
author={Eric Jang and Alex Irpan and Mohi Khansari and Daniel Kappler and Frederik Ebert and Corey Lynch and Sergey Levine and Chelsea Finn},
booktitle={5th Annual Conference on Robot Learning},
year={2021},
url={https://openreview.net/forum?id=8kbp23tSGYv} }