- 説明:
フランカすくって注ぐタスク
ホームページ: https://toto-benchmark.org/
ソースコード:
tfds.robotics.rtx.Toto
バージョン:
-
0.1.0
(デフォルト): 初期リリース。
-
ダウンロードサイズ:
Unknown size
データセットのサイズ:
Unknown size
自動キャッシュ(ドキュメント): 不明
分割:
スプリット | 例 |
---|
- 機能の構造:
FeaturesDict({
'steps': Dataset({
'action': FeaturesDict({
'open_gripper': bool,
'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
'terminate_episode': float32,
'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': FeaturesDict({
'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
'natural_language_instruction': string,
'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=numpy array of shape (7,). Contains the robot joint states (as absolute joint angles) at each timestep),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
}),
})
- 機能ドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
ステップ | データセット | |||
ステップ/アクション | 特徴辞書 | |||
ステップ/アクション/open_gripper | テンソル | ブール | ||
ステップ/アクション/回転デルタ | テンソル | (3,) | float32 | |
ステップ/アクション/terminate_episode | テンソル | float32 | ||
ステップ/アクション/world_vector | テンソル | (3,) | float32 | |
ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
手順・観察・イメージ | 画像 | (480、640、3) | uint8 | |
ステップ/観察/natural_lang_embedding | テンソル | (512,) | float32 | |
ステップ/観察/natural_ language_instruction | テンソル | 弦 | ||
ステップ/観察/状態 | テンソル | (7,) | float32 | 形状の numpy 配列 (7,)。各タイムステップでのロボットの関節状態 (関節の絶対角度として) が含まれます。 |
歩数/報酬 | スカラー | float32 |
監視キー(
as_supervised
docを参照):None
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ): 欠落しています。
引用:
@inproceedings{zhou2023train,
author={Zhou, Gaoyue and Dean, Victoria and Srirama, Mohan Kumar and Rajeswaran, Aravind and Pari, Jyothish and Hatch, Kyle and Jain, Aryan and Yu, Tianhe and Abbeel, Pieter and Pinto, Lerrel and Finn, Chelsea and Gupta, Abhinav},
booktitle={2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)},
title={Train Offline, Test Online: A Real Robot Learning Benchmark},
year={2023},
}