kaist_nonprehensile_converted_externally_to_rlds

  • Descrizione :

Franka manipola oggetti inafferrabili

Diviso Esempi
'train' 201
  • Struttura delle caratteristiche :
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.),
    }),
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
metadati_episodio CaratteristicheDict
metadati_episodio/percorso_file Testo corda Percorso del file di dati originale.
passi Set di dati
passi/azione Tensore (20,) float32 L'azione del robot consiste in [3x residuo della posizione dell'effettore finale, 3x residuo dell'angolo dell'asse dell'effettore finale, 7x coefficiente di guadagno k_p del giunto del robot, 7x coefficiente del rapporto di smorzamento del giunto del robot]. I residui dell'azione sono globali, cioè moltiplicati sul lato sinistro dello stato attuale dell’effettore finale.
passi/sconto Scalare float32 Sconto se fornito, il valore predefinito è 1.
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passaggi/incorporamento_lingua Tensore (512,) float32 Incorporamento del linguaggio Kona. Vedi https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
passi/lingua_istruzioni Testo corda Insegnamento della lingua.
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/immagine Immagine (480, 640, 3) uint8 Osservazione RGB della fotocamera principale.
passi/osservazione/partial_pointcloud Tensore (512, 3) float32 Osservazione parziale della nuvola di punti
passi/osservazione/stato Tensore (21,) float32 Lo stato del robot è costituito da [joint_states, end_effector_pose]. Gli stati dei giunti sono a 14 dimensioni, formattati nell'ordine di [q_0, w_0, q_1, w_0, ...]. In altre parole, le posizioni e le velocità dei giunti sono interlacciate. -la posa dell'effettore è a 7 dimensioni, formattata nell'ordine di [posizione, quaternione]. Il quaternione è formattato nell'ordine (x,y,z,w). La posa dell'effettore finale fa riferimento al telaio dello strumento, al centro delle due dita della pinza.
passi/ricompensa Scalare float32 Ricompensa se fornita, 1 nel passaggio finale per le demo.
  • Citazione :
@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}
}