cmu_play_fusion

  • বর্ণনা :

রোবটটি 3টি জটিল দৃশ্য নিয়ে অভিনয় করে: টোস্টার, প্যান ইত্যাদির মতো অনেক রান্নার জিনিস সহ একটি গ্রিল। এটিকে বাছাই, খুলতে, স্থাপন করতে, বন্ধ করতে হয়। এটি একটি টেবিল সেট, প্লেট, কাপ, পাত্র সরানো আছে. এবং এটি সিঙ্ক, ডিশ ওয়াশার, হ্যান্ড কাপ ইত্যাদিতে থালা-বাসন রাখতে হয়।

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 576
  • বৈশিষ্ট্য গঠন :
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.),
    }),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
episode_metadata ফিচারসডিক্ট
episode_metadata/file_path পাঠ্য স্ট্রিং মূল ডেটা ফাইলের পথ।
পদক্ষেপ ডেটাসেট
পদক্ষেপ/ক্রিয়া টেনসর (9,) float32 রোবট অ্যাকশন, [7x ডেল্টা ইফ (pos + quat), 1x গ্রিপার ওপেন/ক্লোজ (বাইনারী), 1x টার্মিনেট পর্ব] নিয়ে গঠিত।
পদক্ষেপ/ছাড় স্কেলার float32 ডিসকাউন্ট দেওয়া হলে, ডিফল্ট 1.
steps/is_first টেনসর bool
ধাপ/শেষ_শেষ টেনসর bool
steps/is_terminal টেনসর bool
পদক্ষেপ/ভাষা_এম্বেডিং টেনসর (512,) float32 কোন ভাষা এম্বেডিং. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 দেখুন
পদক্ষেপ/ভাষা_নির্দেশ পাঠ্য স্ট্রিং ভাষার নির্দেশনা।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ ফিচারসডিক্ট
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/চিত্র ছবি (128, 128, 3) uint8 প্রধান ক্যামেরা আরজিবি পর্যবেক্ষণ।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/রাষ্ট্র টেনসর (8,) float32 রোবট অবস্থা, [7x রোবট জয়েন্ট কোণ, 1x গ্রিপার অবস্থান নিয়ে গঠিত।
পদক্ষেপ/পুরস্কার স্কেলার float32 প্রদান করা হলে পুরস্কার, ডেমোর জন্য চূড়ান্ত ধাপে 1।
  • উদ্ধৃতি :
@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}
}