- Descrizione :
UR5 compiti di spinta planare
Home page : https://github.com/columbia-ai-robotics/diffusion_policy
Codice sorgente :
tfds.robotics.rtx.ColumbiaCairlabPushtReal
Versioni :
-
0.1.0
(predefinito): versione iniziale.
-
Dimensioni del download :
Unknown size
Dimensione del set di dati :
2.80 GiB
Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No
Divide :
Diviso | Esempi |
---|---|
'test' | 14 |
'train' | 122 |
- Struttura delle caratteristiche :
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),
}),
})
- Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica | Classe | Forma | Tipo D | Descrizione |
---|---|---|---|---|
CaratteristicheDict | ||||
passi | Set di dati | |||
passi/azione | CaratteristicheDict | |||
passi/azione/gripper_closedness_action | Tensore | float32 | 1 se pinza chiusa, -1 se pinza aperta, 0 se nessuna modifica. | |
passi/azione/rotazione_delta | Tensore | (3,) | float32 | Variazione delta di rollio, beccheggio e imbardata. |
passaggi/azione/termina_episodio | Tensore | float32 | ||
passi/azione/vettore_mondo | Tensore | (3,) | float32 | Variazione delta in XYZ. |
passi/è_primo | Tensore | bool | ||
passi/è_ultimo | Tensore | bool | ||
passi/è_terminale | Tensore | bool | ||
passi/osservazione | CaratteristicheDict | |||
passi/osservazione/immagine | Immagine | (240, 320, 3) | uint8 | |
passaggi/osservazione/incorporamento_linguaggio_naturale | Tensore | (512,) | float32 | |
passi/osservazione/istruzione_linguaggio_naturale | Tensore | corda | ||
passi/osservazione/stato_robot | Tensore | (2,) | float32 | Stato XY dell'effettore finale del robot |
passi/osservazione/immagine_polso | Immagine | (240, 320, 3) | uint8 | |
passi/ricompensa | Scalare | float32 |
Chiavi supervisionate (vedi il documento
as_supervised
):None
Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.
Esempi ( tfds.as_dataframe ):
- Citazione :
@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}
}