jaco_play

• Descripción :

Jaco 2 lugar para recoger en la mesa

• Página de inicio : https://github.com/clvrai/clvr_jaco_play_dataset

• Código fuente : tfds.robotics.rtx.JacoPlay

• Versiones :

  • 0.1.0 (predeterminado): versión inicial.

• Tamaño de descarga : Unknown size

• Tamaño del conjunto de datos : 9.24 GiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No

• Divisiones :

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'gripper_closedness_action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'terminate_episode': Tensor(shape=(3,), dtype=int32),
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'end_effector_cartesian_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'end_effector_cartesian_velocity': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8),
            'image_wrist': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8),
            'joint_pos': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• Documentación de funciones :

• Claves supervisadas (ver documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@software{dass2023jacoplay,
  author = {Dass, Shivin and Yapeter, Jullian and Zhang, Jesse and Zhang, Jiahui
            and Pertsch, Karl and Nikolaidis, Stefanos and Lim, Joseph J.},
  title = {CLVR Jaco Play Dataset},
  url = {https://github.com/clvrai/clvr_jaco_play_dataset},
  version = {1.0.0},
  year = {2023}
}