utaustin_mutex

説明：

多様な家事操作タスク

ホームページ: https://ut-austin-rpl.github.io/MUTEX/
ソースコード: tfds.robotics.rtx.UtaustinMutex
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: 20.79 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:

スプリット	例
`'train'`	1,500

機能の構造:

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [6x end effector delta pose, 1x gripper position]),
        '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({
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(24,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [7x robot joint angles, 1x gripper position, 16x robot end-effector homogeneous matrix].),
            'wrist_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Wrist camera RGB observation.),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})

機能ドキュメント:

特徴	クラス	形	Dタイプ	説明
	特徴辞書
エピソード_メタデータ	特徴辞書
エピソードメタデータ/ファイルパス	文章		弦	元のデータファイルへのパス。
ステップ	データセット
ステップ/アクション	テンソル	(7,)	float32	ロボットアクションは、[6x エンドエフェクターデルタポーズ、1x グリッパーポジション] で構成されます。
歩数/割引	スカラー		float32	割引が指定されている場合、デフォルトは 1 です。
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/言語_埋め込み	テンソル	(512,)	float32	コナ言語の埋め込み。 https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5を参照してください。
ステップ/言語説明	文章		弦	各タスクの詳細な言語説明。
ステップ/観察	特徴辞書
手順・観察・イメージ	画像	(128、128、3)	uint8	メインカメラRGB観察。
ステップ/観察/状態	テンソル	(24,)	float32	ロボットの状態は、[7x ロボット関節角度、1x グリッパー位置、16x ロボットエンドエフェクターの均質マトリックス] で構成されます。
歩数/観察/手首画像	画像	(128、128、3)	uint8	リストカメラRGB観察。
歩数/報酬	スカラー		float32	提供されている場合は報酬、デモの最終ステップで 1。

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{
    shah2023mutex,
    title={ {MUTEX}: Learning Unified Policies from Multimodal Task Specifications},
    author={Rutav Shah and Roberto Mart{\'\i}n-Mart{\'\i}n and Yuke Zhu},
    booktitle={7th Annual Conference on Robot Learning},
    year={2023},
    url={https://openreview.net/forum?id=PwqiqaaEzJ}
}