- Descrizione :
Franka esegue compiti di prelievo da tavolo
Pagina iniziale : https://arxiv.org/abs/2306.10007
Codice sorgente :
tfds.robotics.rtx.BerkeleyRptConvertedExternallyToRlds
Versioni :
-
0.1.0
(predefinito): versione iniziale.
-
Dimensioni del download :
Unknown size
Dimensione del set di dati :
40.64 GiB
Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No
Divide :
Diviso | Esempi |
---|---|
'train' | 908 |
- Struttura delle caratteristiche :
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).),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
}),
})
- Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica | Classe | Forma | Tipo D | Descrizione |
---|---|---|---|---|
CaratteristicheDict | ||||
metadati_episodio | CaratteristicheDict | |||
metadati_episodio/percorso_file | Testo | corda | Percorso del file di dati originale. | |
passi | Set di dati | |||
passi/azione | Tensore | (8,) | float32 | L'azione del robot consiste in [7 posizioni del giunto delta, 1x stato binario della pinza]. |
passi/sconto | Scalare | float32 | Sconto se fornito, il valore predefinito è 1. | |
passi/è_primo | Tensore | bool | ||
passi/è_ultimo | Tensore | bool | ||
passi/è_terminale | Tensore | bool | ||
passaggi/incorporamento_lingua | Tensore | (512,) | float32 | Incorporamento del linguaggio Kona. Vedi https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
passi/lingua_istruzioni | Testo | corda | Insegnamento della lingua. | |
passi/osservazione | CaratteristicheDict | |||
passi/osservazione/pinza | Scalare | bool | Stato pinza binario (1 - chiuso, 0 - aperto) | |
passi/osservazione/immagine_mano | Immagine | (480, 640, 3) | uint8 | Osservazione RGB con fotocamera manuale. |
passi/osservazione/joint_pos | Tensore | (7,) | float32 | xPosizioni articolari del braccio (7 DoF). |
passi/ricompensa | Scalare | float32 | Ricompensa se fornita, 1 nel passaggio finale per le demo. |
Chiavi supervisionate (vedi il documento
as_supervised
):None
Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.
Esempi ( tfds.as_dataframe ):
- Citazione :
@article{Radosavovic2023,
title={Robot Learning with Sensorimotor Pre-training},
author={Ilija Radosavovic and Baifeng Shi and Letian Fu and Ken Goldberg and Trevor Darrell and Jitendra Malik},
year={2023},
journal={arXiv:2306.10007}
}