cmu_franka_exploration_dataset_converted_externally_to_rlds

  • وصف :

فرانكا تستكشف مطابخ الألعاب

ينقسم أمثلة
'train' 199
  • 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 [end effector position3x, end effector orientation3x, gripper action1x, episode termination1x].),
        '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({
            'highres_image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8, description=High resolution main camera observation),
            'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
        'structured_action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=Structured action, consisting of hybrid affordance and end-effector control, described in Structured World Models from Human Videos.),
    }),
})
  • 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 يتكون عمل الروبوت من [موضع المستجيب النهائي 3x، اتجاه المستجيب النهائي 3x، عمل القابض 1x، إنهاء الحلقة 1x].
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/highres_image صورة (480، 640، 3) uint8 مراقبة الكاميرا الرئيسية بدقة عالية
الخطوات/الملاحظة/الصورة صورة (64، 64، 3) uint8 مراقبة الكاميرا الرئيسية RGB.
خطوات/مكافأة العددية float32 مكافأة إذا تم توفيرها، 1 في الخطوة النهائية للعروض التوضيحية.
الخطوات/structured_action الموتر (8،) float32 العمل المنظم، الذي يتكون من القدرة الهجينة والتحكم في المؤثر النهائي، موصوف في نماذج العالم المنظمة من مقاطع الفيديو البشرية.
  • الاقتباس :
@inproceedings{mendonca2023structured,
              title={Structured World Models from Human Videos},
              author={Mendonca, Russell  and Bahl, Shikhar and Pathak, Deepak},
              journal={RSS},
              year={2023}
            }