utokyo_saytap_converted_externally_to_rlds

  • Sự miêu tả :

Đi bộ A1, không có RGB

Tách ra Ví dụ
'train' 20
  • Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(12,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [12x joint positios].),
        '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({
            'desired_pattern': Tensor(shape=(4, 5), dtype=bool, description=Desired foot contact pattern for the 4 legs, the 4 rows are for the front right, front left, rear right and rear left legs, the pattern length is 5 (=0.1s).),
            'desired_vel': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Desired velocites. The first 2 are linear velocities along and perpendicular to the heading direction, the 3rd is the desired angular velocity about the yaw axis.),
            'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8, description=Dummy camera RGB observation.),
            'prev_act': Tensor(shape=(12,), dtype=float32, description=Actions applied in the previous step.),
            'proj_grav_vec': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=The gravity vector [0, 0, -1] in the robot base frame.),
            'state': Tensor(shape=(30,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x robot base linear velocity, 3x base angular vel, 12x joint position, 12x joint velocity].),
            'wrist_image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8, description=Dummy wrist camera RGB observation.),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • Tài liệu tính năng :
Tính năng Lớp học Hình dạng loại D Sự miêu tả
Tính năngDict
tập_siêu dữ liệu Tính năngDict
tập_siêu dữ liệu/file_path Chữ sợi dây Đường dẫn tới file dữ liệu gốc.
bước Tập dữ liệu
bước/hành động Tenxơ (12,) phao32 Hành động của robot, bao gồm [12x vị trí khớp].
bước/giảm giá vô hướng phao32 Giảm giá nếu được cung cấp, mặc định là 1.
bước/là_đầu tiên Tenxơ bool
bước/is_last Tenxơ bool
bước/is_terminal Tenxơ bool
các bước/ngôn ngữ_embedding Tenxơ (512,) phao32 Nhúng ngôn ngữ Kona. Xem https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoding-large/5
các bước/ngôn ngữ_instruction Chữ sợi dây Giảng dạy ngôn ngữ.
bước/quan sát Tính năngDict
bước/quan sát/desired_pattern Tenxơ (4, 5) bool Mẫu tiếp xúc chân mong muốn cho 4 chân, 4 hàng dành cho chân trước bên phải, chân trước bên trái, chân sau bên phải và chân trái phía sau, chiều dài mẫu là 5 (= 0,1s).
bước/quan sát/desired_vel Tenxơ (3,) phao32 Vận tốc mong muốn. 2 giá trị đầu tiên là vận tốc tuyến tính dọc theo và vuông góc với hướng di chuyển, giá trị thứ 3 là vận tốc góc mong muốn đối với trục lệch.
bước/quan sát/hình ảnh Hình ảnh (64, 64, 3) uint8 Camera giả quan sát RGB.
bước/quan sát/prev_act Tenxơ (12,) phao32 Các hành động được áp dụng ở bước trước.
bước/quan sát/proj_grave_vec Tenxơ (3,) phao32 Vectơ trọng lực [0, 0, -1] trong khung đế robot.
bước/quan sát/trạng thái Tenxơ (30,) phao32 Trạng thái robot, bao gồm [tốc độ tuyến tính cơ sở robot 3x, tốc độ góc cơ sở 3x, vị trí khớp 12x, vận tốc khớp 12x].
bước/quan sát/hình ảnh cổ tay Hình ảnh (64, 64, 3) uint8 Camera đeo tay giả quan sát RGB.
bước/phần thưởng vô hướng phao32 Phần thưởng nếu được cung cấp, 1 ở bước cuối cùng cho bản demo.
@article{saytap2023,
  author = {Yujin Tang and Wenhao Yu and Jie Tan and Heiga Zen and Aleksandra Faust and
Tatsuya Harada},
  title  = {SayTap: Language to Quadrupedal Locomotion},
  eprint = {arXiv:2306.07580},
  url    = {https://saytap.github.io},
  note   = "{https://saytap.github.io}",
  year   = {2023}
}