- 설명 :
잡을 수 없는 물체를 조작하는 프랑카
홈페이지 : --
소스 코드 :
tfds.robotics.rtx.KaistNonprehensileConvertedExternallyToRlds
버전 :
-
0.1.0
(기본값): 최초 릴리스입니다.
-
다운로드 크기 :
Unknown size
데이터세트 크기 :
11.71 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 201 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(20,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x end-effector position residual, 3x end-effector axis-angle residual, 7x robot joint k_p gain coefficient, 7x robot joint damping ratio coefficient].The action residuals are global, i.e. multiplied on theleft-hand side of the current end-effector state.),
'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=(480, 640, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
'partial_pointcloud': Tensor(shape=(512, 3), dtype=float32, description=Partial pointcloud observation),
'state': Tensor(shape=(21,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [joint_states, end_effector_pose].Joint states are 14-dimensional, formatted in the order of [q_0, w_0, q_1, w_0, ...].In other words, joint positions and velocities are interleaved.The end-effector pose is 7-dimensional, formatted in the order of [position, quaternion].The quaternion is formatted in (x,y,z,w) order. The end-effector pose references the tool frame, in the center of the two fingers of the gripper.),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
에피소드_메타데이터 | 특징Dict | |||
에피소드_메타데이터/파일_경로 | 텍스트 | 끈 | 원본 데이터 파일의 경로입니다. | |
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (20,) | float32 | 로봇 동작은 [3x 엔드 이펙터 위치 잔차, 3x 엔드 이펙터 축 각도 잔차, 7x 로봇 관절 k_p 이득 계수, 7x 로봇 관절 감쇠 비율 계수]로 구성됩니다. 동작 잔차는 전역적입니다. 즉, 왼쪽에 곱해집니다. 현재 엔드 이펙터 상태. |
걸음수/할인 | 스칼라 | float32 | 할인이 제공되면 기본값은 1입니다. | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/언어_임베딩 | 텐서 | (512,) | float32 | 코나 언어 임베딩. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5를 참조하세요. |
단계/언어_지시 | 텍스트 | 끈 | 언어 교육. | |
단계/관찰 | 특징Dict | |||
단계/관찰/이미지 | 영상 | (480, 640, 3) | uint8 | 메인 카메라 RGB 관찰. |
단계/관찰/partial_pointcloud | 텐서 | (512, 3) | float32 | 부분적인 포인트클라우드 관찰 |
단계/관찰/상태 | 텐서 | (21,) | float32 | 로봇 상태는 [joint_states, end_ effector_pose]로 구성됩니다. 관절 상태는 14차원이며 [q_0, w_0, q_1, w_0, ...]의 순서로 형식화됩니다. 즉, 관절 위치와 속도가 인터리브됩니다. 끝 -이펙터 포즈는 7차원이며 [위치, 쿼터니언] 순서로 형식화됩니다. 쿼터니언은 (x,y,z,w) 순서로 형식화됩니다. 엔드 이펙터 포즈는 그리퍼의 두 손가락 중앙에 있는 도구 프레임을 참조합니다. |
걸음수/보상 | 스칼라 | float32 | 제공되는 경우 보상, 데모의 마지막 단계에서 1개. |
감독되는 키 (
as_supervised
doc 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ):
- 인용 :
@article{kimpre,
title={Pre-and post-contact policy decomposition for non-prehensile manipulation with zero-shot sim-to-real transfer},
author={Kim, Minchan and Han, Junhyek and Kim, Jaehyung and Kim, Beomjoon},
booktitle={2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)},
year={2023},
organization={IEEE}
}