columbia_cairlab_pusht_real

• Sự miêu tả :

Nhiệm vụ đẩy phẳng UR5

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

• Mã nguồn : tfds.robotics.rtx.ColumbiaCairlabPushtReal

• Phiên bản :

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

• Kích thước tải xuống : Unknown size

• Kích thước tập dữ liệu : 2.80 GiB

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

• Chia tách :

• Cấu trúc tính năng :

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),
    }),
})

• 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{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}
}