- Tanım :
ızgara kelepçesini masadaki ızgaraların üzerine yerleştirin
Ana sayfa : https://www.researchsquare.com/article/rs-3289569/v1
Kaynak kodu :
tfds.robotics.rtx.DlrSaraGridClampConvertedExternallyToRlds
Sürümler :
-
0.1.0
(varsayılan): İlk sürüm.
-
İndirme boyutu :
Unknown size
Veri kümesi boyutu :
1.65 GiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 107 |
- Özellik yapısı :
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.),
}),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
bölüm_meta verileri | ÖzelliklerDict | |||
bölüm_metadata/dosya_yolu | Metin | sicim | Orijinal veri dosyasının yolu. | |
adımlar | Veri kümesi | |||
adımlar/eylem | Tensör | (7,) | kayan nokta32 | Robot hareketi, [3x robot EEF konumu, scipy Rotation.as_euler(==zxy") Sınıfı ile hesaplanan 3x robot EEF oryantasyonu yalpalama/yunuslama/dönme]'den oluşur. |
adımlar/indirim | Skaler | kayan nokta32 | Sağlanırsa indirim, varsayılan olarak 1'dir. | |
adımlar/is_first | Tensör | bool | ||
adımlar/is_last | Tensör | bool | ||
adımlar/is_terminal | Tensör | bool | ||
adımlar/dil_embedding | Tensör | (512,) | kayan nokta32 | Kona dili yerleştirme. Bkz. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
adımlar/language_instruction | Metin | sicim | Bardağa dökün. | |
adımlar/gözlem | ÖzelliklerDict | |||
adımlar/gözlem/görüntü | Resim | (480, 640, 3) | uint8 | Ana kamera RGB gözlemi. |
adımlar/gözlem/durum | Tensör | (12,) | kayan nokta32 | Robot durumu, [3x robot EEF konumu, scipy Rotation.as_euler("zxy") Sınıfı ile hesaplanan 3x robot EEF yönelimi yalpalama/eğim/dönme, 6x robot EEF anahtarı]'ndan oluşur. |
adımlar/ödül | Skaler | kayan nokta32 | Sağlandığı takdirde ödül, demolar için son adımda 1. |
Denetlenen anahtarlar (
as_supervised
belgesine bakın):None
Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.
Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
- Alıntı :
@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}
}