kaist_nonprehensile_converted_externally_to_rlds

  • Tanım :

Franka kavranamayan nesneleri manipüle ediyor

Bölmek Örnekler
'train' 201
  • Özellik yapısı :
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.),
    }),
})
  • 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 (20,) kayan nokta32 Robot eylemi, [3x uç efektör konumu kalıntısı, 3x uç efektör eksen açısı kalıntısı, 7x robot eklemi k_p kazanç katsayısı, 7x robot eklem sönümleme oranı katsayısından oluşur. Eylem artıkları globaldir, yani sol tarafta çarpılır. mevcut uç efektör durumunun.
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 (480, 640, 3) uint8 Ana kamera RGB gözlemi.
adımlar/gözlem/partial_pointcloud Tensör (512, 3) kayan nokta32 Kısmi nokta bulutu gözlemi
adımlar/gözlem/durum Tensör (21,) kayan nokta32 Robot durumu, [joint_states, end_fector_pose]'dan oluşur.Eklem durumları 14 boyutludur, [q_0, w_0, q_1, w_0, ...] sırasına göre biçimlendirilmiştir.Başka bir deyişle, eklem konumları ve hızları serpiştirilmiştir.Son -efektör pozu 7 boyutlu olup, [pozisyon, kuaterniyon] sırasına göre biçimlendirilmiştir. Kuaterniyon (x,y,z,w) sırasına göre biçimlendirilmiştir. Uç efektör pozu, tutucunun iki parmağının ortasındaki alet çerçevesini referans alır.
adımlar/ödül Skaler kayan nokta32 Sağlandığı takdirde ödül, demolar için son adımda 1.
  • Alıntı :
@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}
}