berkeley_rpt_converted_externally_to_rlds

  • 説明

卓上ピックプレイスタスクを実行するフランカ

スプリット
'train' 908
  • 機能の構造:
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.),
    }),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
エピソード_メタデータ特徴辞書
エピソードメタデータ/ファイルパス文章元のデータ ファイルへのパス。
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル(8,) float32ロボットのアクションは、[デルタ関節 7 点、グリッパー 2 値ステート 1 つ] で構成されます。
歩数/割引スカラーfloat32割引が指定されている場合、デフォルトは 1 です。
ステップ/is_firstテンソルブール
ステップ/is_lastテンソルブール
ステップ/is_terminalテンソルブール
ステップ/言語_埋め込みテンソル(512,) float32コナ言語の埋め込み。 https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5を参照してください。
ステップ/言語説明文章言語指導。
ステップ/観察特徴辞書
ステップ/観察/グリッパースカラーブールバイナリ グリッパ状態 (1 - 閉じ、0 - 開き)
歩数/観察/手の画像画像(480、640、3) uint8ハンドカメラRGB観察。
歩数/観察/joint_posテンソル(7,) float32 xArm ジョイントの位置 (7 DoF)。
歩数/報酬スカラーfloat32提供されている場合は報酬、デモの最終ステップで 1。
  • 引用
@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}
}