stanford_hydra_dataset_converted_externally_to_rlds

  • 설명 :

장거리 작업을 해결하는 Franka

나뉘다 예
'train' 570
  • 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 EEF positional delta, 3x EEF orientation delta in euler angle, 1x close gripper].),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),
        'is_dense': Scalar(shape=(), dtype=bool, description=True if state is a waypoint(010) or in dense mode(x111).),
        '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=(240, 320, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(27,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x EEF position,4x EEF orientation in quaternion,3x EEF orientation in euler angle,7x robot joint angles, 7x robot joint velocities,3x gripper state.),
            'wrist_image': Image(shape=(240, 320, 3), dtype=uint8, description=Wrist camera RGB observation.),
        }),
        '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 데이터세트
단계/작업 텐서 (7,) float32 로봇 동작은 [3x EEF 위치 델타, 오일러 각도의 3x EEF 방향 델타, 1x 닫기 그리퍼]로 구성됩니다.
걸음수/할인 스칼라 float32 할인이 제공되면 기본값은 1입니다.
걸음수/is_dense 스칼라 부울 상태가 웨이포인트(010)이거나 밀집 모드(x111)인 경우 참입니다.
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 (240, 320, 3) uint8 메인 카메라 RGB 관찰.
단계/관찰/상태 텐서 (27,) float32 로봇 상태는 [3x EEF 위치, 4x EEF 방향(쿼터니언), 3x EEF 방향(오일러 각도), 7x 로봇 관절 각도, 7x 로봇 관절 속도, 3x 그리퍼 상태로 구성됩니다.
걸음수/관찰/wrist_image 영상 (240, 320, 3) uint8 손목 카메라 RGB 관찰.
걸음 수/보상 스칼라 float32 제공되는 경우 보상, 데모의 마지막 단계에서 1개.
@article{belkhale2023hydra,
 title={HYDRA: Hybrid Robot Actions for Imitation Learning},
 author={Belkhale, Suneel and Cui, Yuchen and Sadigh, Dorsa},
 journal={arxiv},
 year={2023}
}