toto

  • Sự miêu tả :

Nhiệm vụ múc và đổ của Franka

  • Trang chủ : https://toto-benchmark.org/

  • Mã nguồn : tfds.robotics.rtx.Toto

  • Phiên bản :

    • 0.1.0 (mặc định): Bản phát hành đầu tiên.

  • Kích thước tải xuống : Unknown size

  • Kích thước tập dữ liệu : Unknown size

  • Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không xác định

  • Chia tách :

Tách ra Ví dụ
  • Cấu trúc tính năng :
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),
    }),
})
  • Tài liệu tính năng :
Tính năng Lớp học Hình dạng loại D Sự miêu tả
Tính năngDict
bước Tập dữ liệu
bước/hành động Tính năngDict
bước/hành động/open_gripper Tenxơ bool
bước/hành động/xoay_delta Tenxơ (3,) phao32
bước/hành động/chấm dứt_episode Tenxơ phao32
bước/hành động/world_vector Tenxơ (3,) phao32
bước/là_đầu tiên Tenxơ bool
bước/is_last Tenxơ bool
bước/is_terminal Tenxơ bool
bước/quan sát Tính năngDict
bước/quan sát/hình ảnh Hình ảnh (480, 640, 3) uint8
các bước/quan sát/tự nhiên_ngôn ngữ_embedding Tenxơ (512,) phao32
các bước/quan sát/tự nhiên_ngôn ngữ_hướng dẫn Tenxơ sợi dây
bước/quan sát/trạng thái Tenxơ (7,) phao32 mảng hình dạng nhiều khối (7,). Chứa các trạng thái khớp của robot (dưới dạng góc khớp tuyệt đối) ở mỗi dấu thời gian
bước/phần thưởng vô hướng phao32
@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},
 }