stanford_kuka_multimodal_dataset_converted_externally_to_rlds

  • Описание :

Вставка колышка Kuka iiwa с силовой обратной связью

Расколоть Примеры
'train' 3000
  • Структура функции :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(4,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x EEF position, 1x gripper open/close].),
        '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({
            'contact': Tensor(shape=(50,), dtype=float32, description=Robot contact information.),
            'depth_image': Tensor(shape=(128, 128, 1), dtype=float32, description=Main depth camera observation.),
            'ee_forces_continuous': Tensor(shape=(50, 6), dtype=float32, description=Robot end-effector forces.),
            'ee_orientation': Tensor(shape=(4,), dtype=float32, description=Robot end-effector orientation quaternion.),
            'ee_orientation_vel': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Robot end-effector orientation velocity.),
            'ee_position': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Robot end-effector position.),
            'ee_vel': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Robot end-effector velocity.),
            'ee_yaw': Tensor(shape=(4,), dtype=float32, description=Robot end-effector yaw.),
            'ee_yaw_delta': Tensor(shape=(4,), dtype=float32, description=Robot end-effector yaw delta.),
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot joint positions.),
            'joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot joint velocities.),
            'optical_flow': Tensor(shape=(128, 128, 2), dtype=float32, description=Optical flow.),
            'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=Robot proprioceptive information, [7x joint pos, 1x gripper open/close].),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • Функциональная документация :
Особенность Сорт Форма Дтип Описание
ВозможностиDict
эпизод_метаданные ВозможностиDict
шаги Набор данных
шаги/действия Тензор (4,) float32 Действие робота состоит из [3 положений EEF, 1 открытия/закрытия захвата].
шаги/скидка Скаляр float32 Скидка, если она предусмотрена, по умолчанию равна 1.
шаги/is_first Тензор логическое значение
шаги/is_last Тензор логическое значение
шаги/is_terminal Тензор логическое значение
шаги/language_embedding Тензор (512,) float32 Встраивание языка Kona. См. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 .
шаги/language_instruction Текст нить Языковое обучение.
шаги/наблюдение ВозможностиDict
шаги/наблюдение/контакт Тензор (50,) float32 Контактная информация робота.
шаги/наблюдение/глубина_изображения Тензор (128, 128, 1) float32 Наблюдение основной камерой глубины.
шаги/наблюдение/ee_forces_continious Тензор (50, 6) float32 Рабочие силы робота.
шаги/наблюдение/ee_orientation Тензор (4,) float32 Кватернион ориентации рабочего органа робота.
шаги/наблюдение/ee_orientation_vel Тензор (3,) float32 Скорость ориентации рабочего органа робота.
шаги/наблюдение/ee_position Тензор (3,) float32 Положение рабочего органа робота.
шаги/наблюдение/ee_vel Тензор (3,) float32 Скорость рабочего органа робота.
шаги/наблюдение/ee_yaw Тензор (4,) float32 Рыскание рабочего органа робота.
шаги/наблюдение/ee_yaw_delta Тензор (4,) float32 Дельта отклонения от курса рабочего органа робота.
шаги/наблюдение/изображение Изображение (128, 128, 3) uint8 Основная камера наблюдения RGB.
шаги/наблюдение/joint_pos Тензор (7,) float32 Позиции суставов роботов.
шаги/наблюдение/joint_vel Тензор (7,) float32 Скорость суставов робота.
шаги/наблюдение/optical_flow Тензор (128, 128, 2) float32 Оптический поток.
шаги/наблюдение/состояние Тензор (8,) float32 Проприоцептивная информация робота, [7 положений сустава, 1 открытие/закрытие захвата].
шаги/награда Скаляр float32 Награда, если предусмотрена, 1 на последнем этапе демоверсий.
@inproceedings{lee2019icra,
  title={Making sense of vision and touch: Self-supervised learning of multimodal representations for contact-rich tasks},
  author={Lee, Michelle A and Zhu, Yuke and Srinivasan, Krishnan and Shah, Parth and Savarese, Silvio and Fei-Fei, Li and  Garg, Animesh and Bohg, Jeannette},
  booktitle={2019 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)},
  year={2019},
  url={https://arxiv.org/abs/1810.10191}
}