- Tanım :
Franka'nın mutfakla etkileşime giren kolu
Ana sayfa : https://www.kaggle.com/datasets/oiermees/taco-robot
Kaynak kodu :
tfds.robotics.rtx.TacoPlay
Sürümler :
-
0.1.0
(varsayılan): İlk sürüm.
-
İndirme boyutu :
Unknown size
Veri kümesi boyutu :
47.77 GiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'test' | 361 |
'train' | 3.242 |
- Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'steps': Dataset({
'action': FeaturesDict({
'actions': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=absolute desired values for gripper pose (first 6 dimensions are x, y, z, yaw, pitch, roll), last dimension is open_gripper (-1 is open gripper, 1 is close)),
'rel_actions_gripper': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=relative actions for gripper pose in the gripper camera frame (first 6 dimensions are x, y, z, yaw, pitch, roll), last dimension is open_gripper (-1 is open gripper, 1 is close)),
'rel_actions_world': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=relative actions for gripper pose in the robot base frame (first 6 dimensions are x, y, z, yaw, pitch, roll), last dimension is open_gripper (-1 is open gripper, 1 is close)),
'terminate_episode': float32,
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': FeaturesDict({
'depth_gripper': Tensor(shape=(84, 84), dtype=float32),
'depth_static': Tensor(shape=(150, 200), dtype=float32),
'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
'natural_language_instruction': string,
'rgb_gripper': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
'rgb_static': Image(shape=(150, 200, 3), dtype=uint8, description=RGB static image of shape. (150, 200, 3). Subsampled from (200,200, 3) image.),
'robot_obs': Tensor(shape=(15,), dtype=float32, description=EE position (3), EE orientation in euler angles (3), gripper width (1), joint positions (7), gripper action (1)),
'structured_language_instruction': string,
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
}),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
adımlar | Veri kümesi | |||
adımlar/eylem | ÖzelliklerDict | |||
adımlar/eylem/eylemler | Tensör | (7,) | kayan nokta32 | kıskaç pozu için mutlak istenen değerler (ilk 6 boyut x, y, z, sapma, eğim, yuvarlanmadır), son boyut open_gripper'dır (-1 açık kıskaçtır, 1 yakındır) |
adımlar/action/rel_actions_gripper | Tensör | (7,) | kayan nokta32 | kıskaç kamera çerçevesindeki kıskaç pozu için göreceli eylemler (ilk 6 boyut x, y, z, sapma, eğim, yuvarlanmadır), son boyut open_gripper'dır (-1 açık kıskaçtır, 1 yakındır) |
adımlar/action/rel_actions_world | Tensör | (7,) | kayan nokta32 | robot taban çerçevesindeki kıskaç pozu için göreceli eylemler (ilk 6 boyut x, y, z, sapma, eğim, yuvarlanmadır), son boyut open_gripper'dır (-1 açık kıskaçtır, 1 yakındır) |
adımlar/eylem/terminate_episode | Tensör | kayan nokta32 | ||
adımlar/is_first | Tensör | bool | ||
adımlar/is_last | Tensör | bool | ||
adımlar/is_terminal | Tensör | bool | ||
adımlar/gözlem | ÖzelliklerDict | |||
adımlar/gözlem/derinlik_gripper | Tensör | (84, 84) | kayan nokta32 | |
adımlar/gözlem/derinlik_statik | Tensör | (150, 200) | kayan nokta32 | |
adımlar/gözlem/natural_language_embedding | Tensör | (512,) | kayan nokta32 | |
adımlar/gözlem/natural_language_instruction | Tensör | sicim | Doğal dil öğretimi, yapılandırılmış dil görevinden türetilen potansiyel görev eşanlamlılarına dayalı olarak rastgele örneklenen bir doğal dil öğretimidir. Örneğin, 'mavi ışığı kapat', 'mavi renkli ışığı kapat' ile eşleşebilir. | |
adımlar/gözlem/rgb_gripper | Resim | (84, 84, 3) | uint8 | |
adımlar/gözlem/rgb_static | Resim | (150, 200, 3) | uint8 | Şeklin RGB statik görüntüsü. (150, 200, 3). (200,200, 3) görüntüsünden alt örneklenmiştir. |
adımlar/gözlem/robot_obs | Tensör | (15,) | kayan nokta32 | EE konumu (3), euler açılarında EE yönelimi (3), tutucu genişliği (1), bağlantı konumları (7), tutucu hareketi (1) |
adımlar/gözlem/structured_language_instruction | Tensör | sicim | 25 olası yapılandırılmış dil talimatından biri, https://arxiv.org/pdf/2210.01911.pdf Tablo 2'deki listeye bakın. | |
adımlar/ödül | Skaler | kayan nokta32 |
Denetlenen anahtarlar (
as_supervised
belgesine bakın):None
Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.
Örnekler ( tfds.as_dataframe ): Eksik.
Alıntı :
@inproceedings{rosete2022tacorl,
author = {Erick Rosete-Beas and Oier Mees and Gabriel Kalweit and Joschka Boedecker and Wolfram Burgard},
title = {Latent Plans for Task Agnostic Offline Reinforcement Learning},
journal = {Proceedings of the 6th Conference on Robot Learning (CoRL)},
year = {2022}
}
@inproceedings{mees23hulc2,
title={Grounding Language with Visual Affordances over Unstructured Data},
author={Oier Mees and Jessica Borja-Diaz and Wolfram Burgard},
booktitle = {Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)},
year={2023},
address = {London, UK}
}