eth_agent_affordances

  • 説明：

Franka がオーブンを開く -- 点群 + 固有値のみ

スプリット例
'train' 118
  • 機能の構造:
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
        'input_point_cloud': Tensor(shape=(10000, 3), dtype=float16, description=Point cloud (geometry only) of the object at the beginning of the episode (world frame) as a numpy array (10000,3).),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [end-effector velocity (v_x,v_y,v_z,omega_x,omega_y,omega_z) in world frame),
        '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=(64, 64, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation. Not available for this dataset, will be set to np.zeros.),
            'input_point_cloud': Tensor(shape=(10000, 3), dtype=float16, description=Point cloud (geometry only) of the object at the beginning of the episode (world frame) as a numpy array (10000,3).),
            'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=State, consists of [end-effector pose (x,y,z,yaw,pitch,roll) in world frame, 1x gripper open/close, 1x door opening angle].),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラス形Dタイプ説明
特徴辞書
エピソード_メタデータ特徴辞書
エピソードメタデータ/ファイルパス文章弦元のデータ ファイルへのパス。
エピソードメタデータ/入力ポイントクラウドテンソル(10000, 3) float16エピソード (ワールド フレーム) の開始時のオブジェクトの点群 (ジオメトリのみ) を numpy 配列 (10000,3) として表現します。
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル(6,) float32ロボットのアクションは、ワールドフレーム内の [エンドエフェクター速度 (v_x,v_y,v_z,omega_x,omega_y,omega_z)] で構成されます。
歩数/割引スカラーfloat32割引が指定されている場合、デフォルトは 1 です。
ステップ/is_firstテンソルブール
ステップ/is_lastテンソルブール
ステップ/is_terminalテンソルブール
ステップ/言語_埋め込みテンソル(512,) float32コナ言語の埋め込み。 https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5を参照してください。
ステップ/言語説明文章弦言語指導。
ステップ/観察特徴辞書
手順・観察・イメージ画像(64、64、3) uint8メインカメラRGB観察。このデータセットでは使用できません。np.zeros に設定されます。
ステップ/観察/input_point_cloudテンソル(10000, 3) float16エピソード (ワールド フレーム) の開始時のオブジェクトの点群 (ジオメトリのみ) を numpy 配列 (10000,3) として表現します。
ステップ/観察/状態テンソル(8,) float32状態は、[ワールド フレーム内のエンド エフェクターのポーズ (x、y、z、ヨー、ピッチ、ロール)、1x グリッパーの開閉、1x ドアの開き角度] で構成されます。
歩数/報酬スカラーfloat32提供されている場合は報酬、デモの最終ステップで 1。
  • 引用：
@inproceedings{schiavi2023learning,
  title={Learning agent-aware affordances for closed-loop interaction with articulated objects},
  author={Schiavi, Giulio and Wulkop, Paula and Rizzi, Giuseppe and Ott, Lionel and Siegwart, Roland and Chung, Jen Jen},
  booktitle={2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)},
  pages={5916--5922},
  year={2023},
  organization={IEEE}
}