cmu_căng

• Sự miêu tả :

Xin chào tương tác nhà bếp robot kéo dài

• Trang chủ : https://robo-affordances.github.io/

• Mã nguồn : tfds.robotics.rtx.CmuStretch

• Phiên bản :

  • 0.1.0 (mặc định): Bản phát hành đầu tiên.

• Kích thước tải xuống : Unknown size

• Kích thước tập dữ liệu : 728.06 MiB

• Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không

• Chia tách :

• Cấu trúc tính năng :

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.),
    }),
})

• Tài liệu tính năng :

• Khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): None

• Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

• Trích dẫn :

@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}
}