nyu_franka_play_dataset_converted_externally_to_rlds

  • תיאור :

פרנקה באינטראקציה עם מטבחי צעצוע

לְפַצֵל דוגמאות
'train' 365
'val' 91
  • מבנה תכונה :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(15,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [7x joint velocities, 3x EE delta xyz, 3x EE delta rpy, 1x gripper position, 1x terminate episode].),
        '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({
            'depth': Tensor(shape=(128, 128, 1), dtype=int32, description=Right camera depth observation.),
            'depth_additional_view': Tensor(shape=(128, 128, 1), dtype=int32, description=Left camera depth observation.),
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Right camera RGB observation.),
            'image_additional_view': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Left camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(13,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [7x robot joint angles, 3x EE xyz, 3x EE rpy.),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מַחלָקָה צוּרָה Dtype תֵאוּר
FeaturesDict
episode_metadata FeaturesDict
episode_metadata/file_path טֶקסט חוּט נתיב לקובץ הנתונים המקורי.
צעדים מערך נתונים
צעדים/פעולה מוֹתֵחַ (15,) לצוף32 פעולת רובוט, מורכבת מ[7x מהירויות מפרקים, 3x EE delta xyz, 3x EE delta rpy, 1x מיקום תפסן, 1x terminate episode].
צעדים/הנחה סקלר לצוף32 הנחה אם ניתנת, ברירת המחדל היא 1.
צעדים/הוא_ראשון מוֹתֵחַ bool
צעדים/הוא_אחרון מוֹתֵחַ bool
steps/is_terminal מוֹתֵחַ bool
שלבים/הטבעת_שפה מוֹתֵחַ (512,) לצוף32 הטבעת שפת Kona. ראה https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
שלבים/הוראת_שפה טֶקסט חוּט הוראת שפה.
צעדים/תצפית FeaturesDict
צעדים/תצפית/עומק מוֹתֵחַ (128, 128, 1) int32 תצפית עומק המצלמה הימנית.
צעדים/תצפית/תצוגת_תוספת_עומק מוֹתֵחַ (128, 128, 1) int32 תצפית עומק המצלמה השמאלית.
צעדים/תצפית/תמונה תְמוּנָה (128, 128, 3) uint8 תצפית RGB במצלמה ימנית.
שלבים/תצפית/תמונה_תוספת_תצוגה תְמוּנָה (128, 128, 3) uint8 תצפית RGB מצלמה שמאל.
צעדים/תצפית/מצב מוֹתֵחַ (13,) לצוף32 מצב רובוט, מורכב מ-[7x זוויות מפרק רובוט, 3x EE xyz, 3x EE rpy.
צעדים/פרס סקלר לצוף32 תגמול אם מסופק, 1 בשלב האחרון להדגמות.
  • ציטוט :
@article{cui2022play,
  title   = {From Play to Policy: Conditional Behavior Generation from Uncurated Robot Data},
  author  = {Cui, Zichen Jeff and Wang, Yibin and Shafiullah, Nur Muhammad Mahi and Pinto, Lerrel},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2210.10047},
  year    = {2022}
}