robo_set

  • คำอธิบาย :

ชุดข้อมูลจริงของแขนหุ่นยนต์เพียงตัวเดียวที่สาธิตทักษะการจัดการที่ไม่ซับซ้อน 12 ทักษะใน 38 ภารกิจ ใน 7,500 วิถี

  • หน้าแรก : https://robopen.github.io/

  • ซอร์สโค้ด : tfds.robotics.rtx.RoboSet

  • รุ่น :

    • 0.1.0 (ค่าเริ่มต้น): การเปิดตัวครั้งแรก
  • ขนาดการดาวน์โหลด : Unknown size

  • ขนาดชุดข้อมูล : 179.42 GiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

  • แยก :

แยก ตัวอย่าง
'train' 18,250
  • โครงสร้างคุณสมบัติ :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': string,
        'trial_id': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_instruction': string,
        'observation': FeaturesDict({
            'image_left': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),
            'image_right': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),
            'image_top': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),
            'image_wrist': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'state_velocity': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง ประเภทD คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
ตอนที่_ข้อมูลเมตา คุณสมบัติDict
ตอนที่_metadata/file_path เทนเซอร์ เชือก
ตอนที่_ข้อมูลเมตา/trial_id เทนเซอร์ เชือก
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (8,) ลอย32
ขั้นตอน/ส่วนลด สเกลาร์ ลอย32
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/Language_instruction เทนเซอร์ เชือก
ขั้นตอน/การสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/image_left ภาพ (240, 424, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/image_right ภาพ (240, 424, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/image_top ภาพ (240, 424, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/image_wrist ภาพ (240, 424, 3) uint8
ขั้นตอน/การสังเกต/สถานะ เทนเซอร์ (8,) ลอย32
ขั้นตอน/การสังเกต/state_velocity เทนเซอร์ (8,) ลอย32
ขั้นตอน/รางวัล สเกลาร์ ลอย32
  • การอ้างอิง :
@misc{bharadhwaj2023roboagent, title={RoboAgent: Generalization and Efficiency in Robot Manipulation via Semantic Augmentations and Action Chunking}, author={Homanga Bharadhwaj and Jay Vakil and Mohit Sharma and Abhinav Gupta and Shubham Tulsiani and Vikash Kumar},  year={2023}, eprint={2309.01918}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.RO} }