columbia_cairlab_pusht_real

  • Descrição :

Tarefas de envio planar UR5

Dividir Exemplos
'test' 14
'train' 122
  • Estrutura de recursos :
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),
    }),
})
  • Documentação de recursos :
Recurso Aula Forma Tipo D Descrição
RecursosDict
passos Conjunto de dados
etapas/ação RecursosDict
etapas/ação/gripper_closedness_action Tensor float32 1 se a garra estiver fechada, -1 se a garra estiver aberta, 0 se não houver alteração.
etapas/ação/rotação_delta Tensor (3,) float32 Mudança delta em rotação, inclinação e guinada.
etapas/ação/terminar_episódio Tensor float32
passos/ação/vetor_mundo Tensor (3,) float32 Mudança delta em XYZ.
passos/é_primeiro Tensor bool
passos/é_último Tensor bool
etapas/is_terminal Tensor bool
etapas/observação RecursosDict
passos/observação/imagem Imagem (240, 320, 3) uint8
etapas/observação/integração_de_linguagem_natural Tensor (512,) float32
etapas/observação/instrução_de_linguagem_natural Tensor corda
etapas/observação/robot_state Tensor (2,) float32 Estado XY do efetor final do robô
passos/observação/imagem_de_pulso Imagem (240, 320, 3) uint8
passos/recompensa Escalar float32
  • Citação :
@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}
}