बर्कले_केबल_रूटिंग

• विवरण :

केबल को टेबल टॉप पर क्लैंप में रूट करना

• मुखपृष्ठ : https://sites.google.com/view/cablerouting/home

• स्रोत कोड : tfds.robotics.rtx.BerkeleyCableRouting

• संस्करण :

  • 0.1.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।

• डाउनलोड आकार : Unknown size

• डेटासेट का आकार : 4.67 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Angular velocity about the z axis.),
            'terminate_episode': float32,
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Velocity in XYZ.),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
            'robot_state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'top_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
            'wrist225_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
            'wrist45_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@article{luo2023multistage,
  author    = {Jianlan Luo and Charles Xu and Xinyang Geng and Gilbert Feng and Kuan Fang and Liam Tan and Stefan Schaal and Sergey Levine},
  title     = {Multi-Stage Cable Routing through Hierarchical Imitation Learning},
  journal   = {arXiv pre-print},
  year      = {2023},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2307.08927},
}