berkeley_gnm_cory_hall

Descrição :

navegação no corredor

Página inicial : https://arxiv.org/abs/1709.10489
Código fonte : tfds.robotics.rtx.BerkeleyGnmCoryHall
Versões :
- 0.1.0 (padrão): versão inicial.
Tamanho do download : Unknown size
Tamanho do conjunto de dados : 1.39 GiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Divisões :

Dividir	Exemplos
`'train'`	7.331

Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Robot action, consists of 2x position),
        'action_angle': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=Robot action, consists of 2x position, 1x yaw),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float64, 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({
            'image': Image(shape=(64, 85, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'position': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Robot position),
            'state': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=Robot state, consists of [2x position, 1x yaw]),
            'yaw': Tensor(shape=(1,), dtype=float64, description=Robot yaw),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float64, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})

Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
episódio_metadados	RecursosDict
episódio_metadados/caminho_do_arquivo	Texto		corda	Caminho para o arquivo de dados original.
passos	Conjunto de dados
etapas/ação	Tensor	(2,)	float64	Ação do robô, consiste em posição 2x
passos/ângulo_de_ação	Tensor	(3,)	float64	Ação do robô, consiste em 2x posição, 1x guinada
passos/desconto	Escalar		float64	Desconto, se fornecido, o padrão é 1.
passos/é_primeiro	Tensor		bool
passos/é_último	Tensor		bool
etapas/is_terminal	Tensor		bool
etapas/idioma_incorporação	Tensor	(512,)	float32	Incorporação da linguagem Kona. Consulte https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
etapas/instrução_idioma	Texto		corda	Instrução de Idiomas.
etapas/observação	RecursosDict
passos/observação/imagem	Imagem	(64, 85, 3)	uint8	Observação RGB da câmera principal.
passos/observação/posição	Tensor	(2,)	float64	Posição do robô
etapas/observação/estado	Tensor	(3,)	float64	Estado do robô, consiste em [2x posição, 1x guinada]
passos/observação/guinada	Tensor	(1,)	float64	Guinada do robô
passos/recompensa	Escalar		float64	Recompensa, se fornecida, 1 na etapa final para demonstrações.

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

Citação :

@inproceedings{kahn2018self,
  title={Self-supervised deep reinforcement learning with generalized computation graphs for robot navigation},
  author={Kahn, Gregory and Villaflor, Adam and Ding, Bosen and Abbeel, Pieter and Levine, Sergey},
  booktitle={2018 IEEE international conference on robotics and automation (ICRA)},
  pages={5129--5136},
  year={2018},
  organization={IEEE}
}