cmu_ストレッチ

  • 説明：

こんにちはストレッチロボットキッチンインタラクション

スプリット例
'train' 135
  • 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 [3x ee pos, 3x ee rot 1x gripper binary action, 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=(4,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x robot joint angles/ee pos, 1x gripper position].),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラス形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/ファイルパス文章弦元のデータ 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 アクションは、[3x ee pos、3x ee rot、1x グリッパー バイナリ アクション、1x ターミネート エピソード] 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/言語説明文章弦言語指導。
ステップ/観察特徴辞書
手順・観察・イメージ画像(128、128、3) uint8メインカメラRGB観察。
ステップ/観察/状態テンソル(4,) float32ロボットの状態は、[3x ロボット関節角度/ee pos、1x グリッパー位置] で構成されます。
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：
@inproceedings{bahl2023affordances,
  title={Affordances from Human Videos as a Versatile Representation for Robotics},
  author={Bahl, Shikhar and Mendonca, Russell and Chen, Lili and Jain, Unnat and Pathak, Deepak},
  booktitle={CVPR},
  year={2023}
}
@article{mendonca2023structured,
  title={Structured World Models from Human Videos},
  author={Mendonca, Russell and Bahl, Shikhar and Pathak, Deepak},
  journal={CoRL},
  year={2023}
}