- Tanım :
Franka nesneleri seçme ve ekleme görevleri
Ana sayfa : https://openreview.net/forum?id=WuBv9-IGDUA
Kaynak kodu :
tfds.robotics.rtx.IamlabCmuPickupInsertConvertedExternallyToRlds
Sürümler :
-
0.1.0
(varsayılan): İlk sürüm.
-
İndirme boyutu :
Unknown size
Veri kümesi boyutu :
50.29 GiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 631 |
- Özellik yapısı :
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.),
}),
})
- 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 | (8,) | kayan nokta32 | Robot hareketi, [3x uç efektör konumu, 4x uç efektör kuaterniyonu, 1x tutucu açma/kapama]'dan 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 | Dil Öğretimi. | |
adımlar/gözlem | ÖzelliklerDict | |||
adımlar/gözlem/görüntü | Resim | (360, 640, 3) | uint8 | Ana kamera RGB gözlemi. |
adımlar/gözlem/durum | Tensör | (20,) | kayan nokta32 | Robot durumu, [7x robot eklem açısı, 1x tutucu durumu, 6x eklem torku, 6x uç efektör kuvveti]'nden oluşur. |
adımlar/gözlem/wrist_image | Resim | (240, 320, 3) | uint8 | Bilek kamerası RGB gözlemi. |
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 :
@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}
}