- বর্ণনা :
ফানুক রোবট বিভিন্ন ম্যানিপুলেশন কাজ সম্পাদন করে
হোমপেজ : https://sites.google.com/berkeley.edu/fanuc-manipulation
সোর্স কোড :
tfds.robotics.rtx.BerkeleyFanucManipulation
সংস্করণ :
-
0.1.0
(ডিফল্ট): প্রাথমিক প্রকাশ।
-
ডাউনলোড আকার :
Unknown size
ডেটাসেটের আকার :
8.85 GiB
স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'train' | 415 |
- বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [dx, dy, dz] and [droll, dpitch, dyaw]),
'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),
'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({
'end_effector_state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot gripper end effector state, consists of [x, y, z] and 4x quaternion),
'image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
'state': Tensor(shape=(13,), dtype=float32, description=Robot joints state, consists of [6x robot joint angles, 1x gripper open status, 6x robot joint velocities].),
'wrist_image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=Wrist camera RGB observation.),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
}),
})
- বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
---|---|---|---|---|
ফিচারসডিক্ট | ||||
episode_metadata | ফিচারসডিক্ট | |||
episode_metadata/file_path | পাঠ্য | স্ট্রিং | মূল ডেটা ফাইলের পথ। | |
পদক্ষেপ | ডেটাসেট | |||
পদক্ষেপ/ক্রিয়া | টেনসর | (6,) | float32 | রোবট অ্যাকশন, [dx, dy, dz] এবং [droll, dpitch, dyaw] নিয়ে গঠিত |
পদক্ষেপ/ছাড় | স্কেলার | float32 | ডিসকাউন্ট দেওয়া হলে, ডিফল্ট 1. | |
steps/is_first | টেনসর | bool | ||
ধাপ/শেষ_শেষ | টেনসর | bool | ||
steps/is_terminal | টেনসর | bool | ||
পদক্ষেপ/ভাষা_এম্বেডিং | টেনসর | (512,) | float32 | কোন ভাষা এম্বেডিং. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 দেখুন |
পদক্ষেপ/ভাষা_নির্দেশ | পাঠ্য | স্ট্রিং | ভাষার নির্দেশনা। | |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ | ফিচারসডিক্ট | |||
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/শেষ_প্রভাবক_রাষ্ট্র | টেনসর | (৭,) | float32 | রোবট গ্রিপার এন্ড ইফেক্টর স্টেট, [x, y, z] এবং 4x quaternion নিয়ে গঠিত |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/চিত্র | ছবি | (224, 224, 3) | uint8 | প্রধান ক্যামেরা আরজিবি পর্যবেক্ষণ। |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/রাষ্ট্র | টেনসর | (13,) | float32 | রোবট জয়েন্টের অবস্থা, [6x রোবট জয়েন্ট অ্যাঙ্গেল, 1x গ্রিপার ওপেন স্ট্যাটাস, 6x রোবট জয়েন্ট বেগ] নিয়ে গঠিত। |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/কব্জি_চিত্র | ছবি | (224, 224, 3) | uint8 | কব্জি ক্যামেরা আরজিবি পর্যবেক্ষণ। |
পদক্ষেপ/পুরস্কার | স্কেলার | float32 | প্রদান করা হলে পুরস্কার, ডেমোর জন্য চূড়ান্ত ধাপে 1। |
তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন
as_supervised
doc ):None
চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।
উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
- উদ্ধৃতি :
@article{fanuc_manipulation2023,
title={Fanuc Manipulation: A Dataset for Learning-based Manipulation with FANUC Mate 200iD Robot},
author={Zhu, Xinghao and Tian, Ran and Xu, Chenfeng and Ding, Mingyu and Zhan, Wei and Tomizuka, Masayoshi},
year={2023},
}