berkeley_rpt_converted_externally_to_rlds

  • وصف :

تقوم فرانكا بمهام اختيار مكان الطاولة

ينقسم أمثلة
'train' 908
  • 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).),
        }),
        '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).
خطوات/مكافأة العددية float32 مكافأة إذا تم توفيرها، 1 في الخطوة النهائية للعروض التوضيحية.
  • الاقتباس :
@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}
}