nyu_rot_dataset_converted_externally_to_rlds

  • 설명 :

xArm 단거리 탁상용 작업

나뉘다 예
'train' 14
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x robot end effector delta positions, 3x robot end effector rotations (roll, pitch, yaw),1x gripper open/close (0-open, 1-closed)].),
        '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=(84, 84, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x robot end effector positions, 3x robot end effector rotations (roll, pitch, yaw),1x gripper open/close (0-open, 1-closed)].),
        }),
        '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 (7,) float32 로봇 동작은 [3x 로봇 엔드 이펙터 델타 위치, 3x 로봇 엔드 이펙터 회전(롤, 피치, 요), 1x 그리퍼 열기/닫기(0-열기, 1-닫기)]로 구성됩니다.
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 (84, 84, 3) uint8 메인 카메라 RGB 관찰.
단계/관찰/상태 텐서 (7,) float32 로봇 상태는 [3x 로봇 엔드 이펙터 위치, 3x 로봇 엔드 이펙터 회전(롤, 피치, 요), 1x 그리퍼 열기/닫기(0-열기, 1-닫기)]로 구성됩니다.
걸음수/보상 스칼라 float32 제공되는 경우 보상, 데모의 마지막 단계에서 1개.
  • 인용 :
@inproceedings{haldar2023watch,
  title={Watch and match: Supercharging imitation with regularized optimal transport},
  author={Haldar, Siddhant and Mathur, Vaibhav and Yarats, Denis and Pinto, Lerrel},
  booktitle={Conference on Robot Learning},
  pages={32--43},
  year={2023},
  organization={PMLR}
}