- وصف :
يقوم xArm بتنفيذ 6 مهام معالجة
الصفحة الرئيسية : https://arxiv.org/abs/2203.06173
كود المصدر :
tfds.robotics.rtx.BerkeleyMvpConvertedExternallyToRlds
الإصدارات :
-
0.1.0
(افتراضي): الإصدار الأولي.
-
حجم التحميل :
Unknown size
حجم مجموعة البيانات :
12.34 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا
الإنشقاقات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 480 |
- هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [7 delta joint pos,1x gripper binary state].),
'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({
'gripper': Scalar(shape=(), dtype=bool, description=Binary gripper state (1 - closed, 0 - open)),
'hand_image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8, description=Hand camera RGB observation.),
'joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=xArm joint positions (7 DoF).),
'pose': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Gripper pose, robot frame, [3 position, 4 rotation]),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
}),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع D | وصف |
---|---|---|---|---|
المميزاتDict | ||||
الحلقة_البيانات الوصفية | المميزاتDict | |||
Episode_metadata/file_path | نص | خيط | المسار إلى ملف البيانات الأصلي. | |
خطوات | مجموعة البيانات | |||
الخطوات/الإجراء | الموتر | (8،) | float32 | عمل الروبوت، يتكون من [7 نقاط مفصل دلتا، 1x حالة ثنائية للقابض]. |
الخطوات/الخصم | العددية | float32 | الخصم إذا تم توفيره، الافتراضي هو 1. | |
الخطوات/is_first | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/is_last | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/is_terminal | الموتر | منطقي | ||
الخطوات/language_embedding | الموتر | (512،) | float32 | تضمين لغة كونا. راجع https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
الخطوات/language_instruction | نص | خيط | تعليم اللغة. | |
الخطوات/الملاحظة | المميزاتDict | |||
الخطوات / الملاحظة / القابض | العددية | منطقي | حالة القابض الثنائي (1 - مغلق، 0 - مفتوح) | |
الخطوات/الملاحظة/hand_image | صورة | (480، 640، 3) | uint8 | مراقبة الكاميرا اليدوية RGB. |
الخطوات/الملاحظة/joint_pos | الموتر | (7،) | float32 | مواضع مفصل xArm (7 DoF). |
الخطوات/الملاحظة/الوضعية | الموتر | (7،) | float32 | وضعية القابض، إطار الروبوت، [3 أوضاع، 4 دورات] |
خطوات/مكافأة | العددية | float32 | مكافأة إذا تم توفيرها، 1 في الخطوة النهائية للعروض التوضيحية. |
المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر
as_supervised
doc ):None
الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.
أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
- الاقتباس :
@InProceedings{Radosavovic2022,
title = {Real-World Robot Learning with Masked Visual Pre-training},
author = {Ilija Radosavovic and Tete Xiao and Stephen James and Pieter Abbeel and Jitendra Malik and Trevor Darrell},
booktitle = {CoRL},
year = {2022}
}