iamlab_cmu_pickup_insert_converted_externally_to_rlds

  • คำอธิบาย :

Franka หยิบวัตถุและงานแทรก

แยก ตัวอย่าง
'train' 631
  • โครงสร้างคุณสมบัติ :
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.),
    }),
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง ประเภทD คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
ตอนที่_ข้อมูลเมตา คุณสมบัติDict
ตอนที่_metadata/file_path ข้อความ เชือก เส้นทางไปยังไฟล์ข้อมูลต้นฉบับ
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (8,) ลอย32 การทำงานของหุ่นยนต์ ประกอบด้วย [ตำแหน่งเอนด์เอฟเฟคเตอร์ 3x, ควอเทอร์เนียนเอนด์เอฟเฟคเตอร์ 4x, กริปเปอร์เปิด/ปิด 1x]
ขั้นตอน/ส่วนลด สเกลาร์ ลอย32 ส่วนลดหากมีให้ ค่าเริ่มต้นคือ 1
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ภาษา_embedding เทนเซอร์ (512,) ลอย32 การฝังภาษาโคน่า ดู https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
ขั้นตอน/Language_instruction ข้อความ เชือก การสอนภาษา.
ขั้นตอน/การสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/ภาพ ภาพ (360, 640, 3) uint8 การสังเกต RGB ของกล้องหลัก
ขั้นตอน/การสังเกต/สถานะ เทนเซอร์ (20,) ลอย32 สถานะของหุ่นยนต์ประกอบด้วย [7x มุมข้อต่อของหุ่นยนต์, สถานะกริปเปอร์ 1x, แรงบิดข้อต่อ 6x, แรงเอฟเฟกต์ปลาย 6x]
ขั้นตอน/การสังเกต/wrist_image ภาพ (240, 320, 3) uint8 การสังเกต RGB ของกล้องข้อมือ
ขั้นตอน/รางวัล สเกลาร์ ลอย32 รางวัลหากมีให้ 1 ในขั้นตอนสุดท้ายสำหรับการสาธิต
  • การอ้างอิง :
@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}
}