cmu_play_fusion

• وصف :

يلعب الروبوت بثلاثة مشاهد معقدة: شواية تحتوي على العديد من أدوات الطهي مثل محمصة الخبز والمقلاة وما إلى ذلك. يجب عليه الاختيار والفتح والمكان والإغلاق. يجب عليها إعداد الطاولة، وتحريك الأطباق، والأكواب، والأواني. ويجب وضع الأطباق في الحوض وغسالة الأطباق وأكواب اليد وما إلى ذلك.

• الصفحة الرئيسية : https://play-fusion.github.io/

• كود المصدر : tfds.robotics.rtx.CmuPlayFusion

• الإصدارات :

  • 0.1.0 (افتراضي): الإصدار الأولي.

• حجم التحميل : Unknown size

• حجم مجموعة البيانات : 6.68 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(9,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [7x delta eef (pos + quat), 1x gripper open/close (binary), 1x terminate episode].),
        '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({
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [7x robot joint angles, 1x gripper position.),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع as_supervised doc ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@inproceedings{chen2023playfusion,
  title={PlayFusion: Skill Acquisition via Diffusion from Language-Annotated Play},
  author={Chen, Lili and Bahl, Shikhar and Pathak, Deepak},
  booktitle={CoRL},
  year={2023}
}