- 설명 :
오프로드 내비게이션
버전 :
-
0.1.0
(기본값): 최초 릴리스입니다.
-
다운로드 크기 :
Unknown size
데이터세트 크기 :
18.73 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 11,834 |
- 기능 구조 :
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=(120, 160, 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.),
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
에피소드_메타데이터 | 특징Dict | |||
에피소드_메타데이터/파일_경로 | 텍스트 | 끈 | 원본 데이터 파일의 경로입니다. | |
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (2,) | float64 | 로봇 액션, 2x 위치로 구성 |
단계/action_angle | 텐서 | (3,) | float64 | 로봇 동작은 2x 위치, 1x 요로 구성됩니다. |
걸음수/할인 | 스칼라 | float64 | 할인이 제공되면 기본값은 1입니다. | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/언어_임베딩 | 텐서 | (512,) | float32 | 코나 언어 임베딩. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5를 참조하세요. |
단계/언어_지시 | 텍스트 | 끈 | 언어 교육. | |
단계/관찰 | 특징Dict | |||
단계/관찰/이미지 | 영상 | (120, 160, 3) | uint8 | 메인 카메라 RGB 관찰. |
걸음 수/관찰/위치 | 텐서 | (2,) | float64 | 로봇 위치 |
단계/관찰/상태 | 텐서 | (3,) | float64 | 로봇 상태는 [2x 위치, 1x 요]로 구성됩니다. |
단계/관찰/요 | 텐서 | (1,) | float64 | 로봇 요 |
걸음 수/보상 | 스칼라 | float64 | 제공되는 경우 보상, 데모의 마지막 단계에서 1개. |
감독되는 키 (
as_supervised
doc 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ):
- 인용 :
@inproceedings{
shah2021rapid,
title={ {Rapid Exploration for Open-World Navigation with Latent Goal Models} },
author={Dhruv Shah and Benjamin Eysenbach and Nicholas Rhinehart and Sergey Levine},
booktitle={5th Annual Conference on Robot Learning },
year={2021},
url={https://openreview.net/forum?id=d_SWJhyKfVw}
}