utaustin_mutex

  • Descripción :

Diversas tareas de manipulación del hogar.

Dividir Ejemplos
'train' 1.500
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
        'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'wrist_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • Documentación de funciones :
Característica Clase Forma tipo D Descripción
FuncionesDict
episodio_metadatos FuncionesDict
metadatos_episodio/ruta_archivo Texto cadena Ruta al archivo de datos original.
pasos Conjunto de datos
pasos/acción Tensor (7,) flotador32 La acción del robot consta de [6 posiciones delta del efector final, 1 posición de pinza]
pasos/descuento Escalar flotador32 Descuento si se proporciona, el valor predeterminado es 1.
pasos/es_primero Tensor booleano
pasos/es_último Tensor booleano
pasos/es_terminal Tensor booleano
pasos/idioma_incrustación Tensor (512,) flotador32 Incorporación del lenguaje Kona. Consulte https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
pasos/instrucción_idioma Texto cadena Instrucciones de idioma detalladas para cada tarea.
pasos/observación FuncionesDict
pasos/observación/imagen Imagen (128, 128, 3) uint8 Observación RGB de la cámara principal.
pasos/observación/estado Tensor (24,) flotador32 El estado del robot consta de [7x ángulos de articulación del robot, 1x posición de la pinza, 16x matriz homogénea del efector final del robot].
pasos/observación/imagen_muñeca Imagen (128, 128, 3) uint8 Cámara de muñeca de observación RGB.
pasos/recompensa Escalar flotador32 Recompensa si se proporciona, 1 en el paso final para demostraciones.
@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}
}