- Descripción :
Coloque la abrazadera de la rejilla sobre las rejillas de la mesa.
Página de inicio : https://www.researchsquare.com/article/rs-3289569/v1
Código fuente :
tfds.robotics.rtx.DlrSaraGridClampConvertedExternallyToRlds
Versiones :
-
0.1.0
(predeterminado): versión inicial.
-
Tamaño de descarga :
Unknown size
Tamaño del conjunto de datos :
1.65 GiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No
Divisiones :
Dividir | Ejemplos |
---|---|
'train' | 107 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x robot EEF position, 3x robot EEF orientation yaw/pitch/roll calculated with scipy Rotation.as_euler(="zxy") Class].),
'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=(480, 640, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
'state': Tensor(shape=(12,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x robot EEF position, 3x robot EEF orientation yaw/pitch/roll calculated with scipy Rotation.as_euler("zxy") Class, 6x robot EEF wrench].),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
}),
})
- Documentación de funciones :
Característica | Clase | Forma | tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
FuncionesDict | ||||
episodio_metadatos | FuncionesDict | |||
metadatos_episodio/ruta_archivo | Texto | cadena | Ruta al archivo de datos original. | |
pasos | Conjunto de datos | |||
pasos/acción | Tensor | (7,) | flotador32 | La acción del robot consta de [3x posición EEF del robot, 3x orientación EEF del robot, guiñada/inclinación/giro calculado con la clase scipy Rotation.as_euler(="zxy")]. |
pasos/descuento | Escalar | flotador32 | Descuento si se proporciona, el valor predeterminado es 1. | |
pasos/es_primero | Tensor | booleano | ||
pasos/es_último | Tensor | booleano | ||
pasos/es_terminal | Tensor | booleano | ||
pasos/idioma_incrustación | Tensor | (512,) | flotador32 | Incorporación del lenguaje Kona. Consulte https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
pasos/instrucción_idioma | Texto | cadena | Vierta en la taza. | |
pasos/observación | FuncionesDict | |||
pasos/observación/imagen | Imagen | (480, 640, 3) | uint8 | Observación RGB de la cámara principal. |
pasos/observación/estado | Tensor | (12,) | flotador32 | El estado del robot consta de [3 posiciones EEF del robot, 3 posiciones de orientación EEF del robot, guiñada/inclinación/giro calculadas con la clase scipy Rotation.as_euler("zxy"), 6 llaves EEF del robot]. |
pasos/recompensa | Escalar | flotador32 | Recompensa si se proporciona, 1 en el paso final para demostraciones. |
Claves supervisadas (ver documento
as_supervised
):None
Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.
Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Cita :
@article{padalkar2023guided,
title={A guided reinforcement learning approach using shared control templates for learning manipulation skills in the real world},
author={Padalkar, Abhishek and Quere, Gabriel and Raffin, Antonin and Silv{\'e}rio, Jo{\~a}o and Stulp, Freek},
journal={Research square preprint rs-3289569/v1},
year={2023}
}