- বর্ণনা :
ফ্রাঙ্কা খোলার ওভেন -- পয়েন্ট ক্লাউড + প্রোপ্রিও শুধুমাত্র
হোমপেজ : https://ieeexplore.ieee.org/iel7/10160211/10160212/10160747.pdf
সোর্স কোড :
tfds.robotics.rtx.EthAgentAffordances
সংস্করণ :
-
0.1.0
(ডিফল্ট): প্রাথমিক প্রকাশ।
-
ডাউনলোড আকার :
Unknown size
ডেটাসেটের আকার :
17.27 GiB
স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'train' | 118 |
- বৈশিষ্ট্য গঠন :
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.),
}),
})
- বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
---|---|---|---|---|
ফিচারসডিক্ট | ||||
episode_metadata | ফিচারসডিক্ট | |||
episode_metadata/file_path | পাঠ্য | স্ট্রিং | মূল ডেটা ফাইলের পথ। | |
episode_metadata/input_point_cloud | টেনসর | (10000, 3) | float16 | পর্বের শুরুতে অবজেক্টের ক্লাউড (শুধুমাত্র জ্যামিতি) একটি নমপি অ্যারে (10000,3) হিসাবে (ওয়ার্ল্ড ফ্রেম)। |
পদক্ষেপ | ডেটাসেট | |||
পদক্ষেপ/ক্রিয়া | টেনসর | (6,) | float32 | রোবট অ্যাকশন, বিশ্ব ফ্রেমে [এন্ড-ইফেক্টর বেগ (v_x,v_y,v_z, omega_x, omega_y, omega_z) নিয়ে গঠিত |
পদক্ষেপ/ছাড় | স্কেলার | float32 | ডিসকাউন্ট দেওয়া হলে, ডিফল্ট 1. | |
steps/is_first | টেনসর | bool | ||
ধাপ/শেষ_শেষ | টেনসর | bool | ||
steps/is_terminal | টেনসর | bool | ||
পদক্ষেপ/ভাষা_এম্বেডিং | টেনসর | (512,) | float32 | কোন ভাষা এম্বেডিং. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 দেখুন |
পদক্ষেপ/ভাষা_নির্দেশ | পাঠ্য | স্ট্রিং | ভাষার নির্দেশনা। | |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ | ফিচারসডিক্ট | |||
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/চিত্র | ছবি | (৬৪, ৬৪, ৩) | uint8 | প্রধান ক্যামেরা আরজিবি পর্যবেক্ষণ। এই ডেটাসেটের জন্য উপলব্ধ নয়, np.zeros এ সেট করা হবে৷ |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/ইনপুট_পয়েন্ট_ক্লাউড | টেনসর | (10000, 3) | float16 | পর্বের শুরুতে অবজেক্টের ক্লাউড (শুধুমাত্র জ্যামিতি) একটি নমপি অ্যারে (10000,3) হিসাবে (ওয়ার্ল্ড ফ্রেম)। |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/রাষ্ট্র | টেনসর | (8,) | float32 | স্টেট, বিশ্ব ফ্রেমে [এন্ড-ইফেক্টর পোজ (x,y,z,yaw, pitch,roll), 1x গ্রিপার ওপেন/ক্লোজ, 1x দরজা খোলার কোণ] নিয়ে গঠিত। |
পদক্ষেপ/পুরস্কার | স্কেলার | float32 | প্রদান করা হলে পুরস্কার, ডেমোর জন্য চূড়ান্ত ধাপে 1। |
তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন
as_supervised
doc ):None
চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।
উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
- উদ্ধৃতি :
@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}
}