cmu_play_fusion

• תיאור :

הרובוט משחק עם 3 סצנות מורכבות: גריל עם חפצי בישול רבים כמו טוסטר, מחבת וכו'. יש לבחור, לפתוח, להניח, לסגור. זה צריך לערוך שולחן, להזיז צלחות, כוסות, כלים. והוא צריך להניח כלים בכיור, מדיח כלים, כוסות ידיים וכו'.

• דף הבית : https://play-fusion.github.io/

• קוד מקור : tfds.robotics.rtx.CmuPlayFusion

• גרסאות :

  • 0.1.0 (ברירת מחדל): שחרור ראשוני.

• גודל הורדה : Unknown size

• גודל מערך נתונים : 6.68 GiB

• שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא

• פיצולים :

• מבנה תכונה :

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.),
    }),
})

• תיעוד תכונה :

• מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised doc ): None

• איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

• ציטוט :

@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}
}