कोलंबिया_कैरलैब_पुश्त_रियल

• विवरण :

UR5 प्लानर पुशिंग कार्य

• होमपेज : https://github.com/columbia-ai-robotics/diffusion_policy

• स्रोत कोड : tfds.robotics.rtx.ColumbiaCairlabPushtReal

• संस्करण :

  • 0.1.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।

• डाउनलोड आकार : Unknown size

• डेटासेट का आकार : 2.80 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'gripper_closedness_action': float32,
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Delta change in roll, pitch, yaw.),
            'terminate_episode': float32,
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Delta change in XYZ.),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(240, 320, 3), dtype=uint8),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
            'robot_state': Tensor(shape=(2,), dtype=float32, description=Robot end effector XY state),
            'wrist_image': Image(shape=(240, 320, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@inproceedings{chi2023diffusionpolicy,
    title={Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion},
    author={Chi, Cheng and Feng, Siyuan and Du, Yilun and Xu, Zhenjia and Cousineau, Eric and Burchfiel, Benjamin and Song, Shuran},
    booktitle={Proceedings of Robotics: Science and Systems (RSS)},
    year={2023}
}