- Tanım :
xArm 6 manipülasyon görevi gerçekleştiriyor
Ana sayfa : https://arxiv.org/abs/2203.06173
Kaynak kodu :
tfds.robotics.rtx.BerkeleyMvpConvertedExternallyToRlds
Sürümler :
-
0.1.0
(varsayılan): İlk sürüm.
-
İndirme boyutu :
Unknown size
Veri kümesi boyutu :
12.34 GiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 480 |
- Özellik yapısı :
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.),
}),
})
- 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 | (8,) | kayan nokta32 | Robot hareketi, [7 delta eklem konumu,1x tutucu ikili durumu]'ndan oluşur. |
adımlar/indirim | Skaler | kayan nokta32 | 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/kıskaç | Skaler | bool | İkili tutucu durumu (1 - kapalı, 0 - açık) | |
adımlar/gözlem/el_image | Resim | (480, 640, 3) | uint8 | El kamerası RGB gözlemi. |
adımlar/gözlem/ortak_pos | Tensör | (7,) | kayan nokta32 | xArm eklem pozisyonları (7 DoF). |
adımlar/gözlem/poz | Tensör | (7,) | kayan nokta32 | Tutucu pozu, robot çerçevesi, [3 konum, 4 dönüş] |
adımlar/ödül | Skaler | kayan nokta32 | 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{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}
}