iamlab_cmu_pickup_insert_converted_externally_to_rlds

  • 説明：

Franka のオブジェクトの選択と挿入タスク

スプリット例
'train' 631
  • 機能の構造:
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x end-effector position, 4x end-effector quaternion, 1x gripper open/close].),
        '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=(360, 640, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(20,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [7x robot joint angles, 1x gripper status, 6x joint torques, 6x end-effector force].),
            'wrist_image': Image(shape=(240, 320, 3), dtype=uint8, description=Wrist camera RGB observation.),
        }),
        '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。
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル(8,) float32ロボットのアクションは、[3x エンドエフェクターの位置、4x エンドエフェクターのクォータニオン、1x グリッパーの開閉] 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(360、640、3) uint8メインカメラRGB観察。
ステップ/観察/状態テンソル(20,) float32ロボットの状態は、[7x ロボット ジョイント角度、1x グリッパー ステータス、6x ジョイント トルク、6x エンドエフェクター力] で構成されます。
歩数/観察/手首画像画像(240、320、3) uint8リストカメラRGB観察。
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{
saxena2023multiresolution,
title={Multi-Resolution Sensing for Real-Time Control with Vision-Language Models},
author={Saumya Saxena and Mohit Sharma and Oliver Kroemer},
booktitle={7th Annual Conference on Robot Learning},
year={2023},
url={https://openreview.net/forum?id=WuBv9-IGDUA}
}