- Tanım :
koridor navigasyonu
Ana sayfa : https://arxiv.org/abs/1709.10489
Kaynak kodu :
tfds.robotics.rtx.BerkeleyGnmCoryHall
Sürümler :
-
0.1.0
(varsayılan): İlk sürüm.
-
İndirme boyutu :
Unknown size
Veri kümesi boyutu :
1.39 GiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 7.331 |
- Özellik yapısı :
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.),
}),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
bölüm_meta verileri | ÖzelliklerDict | |||
bölüm_metadata/dosya_yolu | Metin | sicim | Orijinal veri dosyasının yolu. | |
adımlar | Veri kümesi | |||
adımlar/eylem | Tensör | (2,) | kayan nokta64 | Robot hareketi, 2x konumdan oluşur |
adımlar/action_angle | Tensör | (3,) | kayan nokta64 | Robot hareketi, 2x konum, 1x sapmadan oluşur |
adımlar/indirim | Skaler | kayan nokta64 | Sağlanırsa indirim, varsayılan olarak 1'dir. | |
adımlar/is_first | Tensör | bool | ||
adımlar/is_last | Tensör | bool | ||
adımlar/is_terminal | Tensör | bool | ||
adımlar/dil_embedding | Tensör | (512,) | kayan nokta32 | Kona dili yerleştirme. Bkz. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
adımlar/language_instruction | Metin | sicim | Dil Öğretimi. | |
adımlar/gözlem | ÖzelliklerDict | |||
adımlar/gözlem/görüntü | Resim | (64, 85, 3) | uint8 | Ana kamera RGB gözlemi. |
adımlar/gözlem/konum | Tensör | (2,) | kayan nokta64 | Robotun konumu |
adımlar/gözlem/durum | Tensör | (3,) | kayan nokta64 | Robot durumu, [2x konum, 1x sapma]'dan oluşur |
adımlar/gözlem/sapma | Tensör | (1,) | kayan nokta64 | Robot yalpalama |
adımlar/ödül | Skaler | kayan nokta64 | Sağlandığı takdirde ödül, demolar için son adımda 1. |
Denetlenen anahtarlar (
as_supervised
belgesine bakın):None
Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.
Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
- Alıntı :
@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}
}