utokyo_xarm_pick_and_place_converted_externally_to_rlds

  • Keterangan :

xArm mengambil dan menempatkan objek

Membelah Contoh
'train' 92
'val' 10
  • Struktur fitur :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x EEF position, 3x EEF orientation yaw/pitch/roll, 1x gripper open/close 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({
            'end_effector_pose': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=Robot end effector pose, consists of [3x EEF position, 3x EEF orientation yaw/pitch/roll].),
            'hand_image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=Hand camera RGB observation.),
            'image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'image2': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=Another camera RGB observation from different view point.),
            'joint_state': Tensor(shape=(14,), dtype=float32, description=Robot joint state, consists of [7x robot joint angles, 7x robot joint velocity].),
            'joint_trajectory': Tensor(shape=(21,), dtype=float32, description=Robot joint trajectory, consists of [7x robot joint angles, 7x robot joint velocity, 7x robot joint acceralation].),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • Dokumentasi fitur :
Fitur Kelas Membentuk Tipe D Keterangan
FiturDict
episode_metadata FiturDict
episode_metadata/file_path Teks rangkaian Jalur ke file data asli.
tangga Kumpulan data
langkah/tindakan Tensor (7,) float32 Aksi robot, terdiri dari [3x posisi EEF, 3x orientasi EEF yaw/pitch/roll, 1x posisi buka/tutup gripper].
langkah/diskon Skalar float32 Diskon jika disediakan, defaultnya adalah 1.
langkah/adalah_pertama Tensor bodoh
langkah/adalah_terakhir Tensor bodoh
langkah/is_terminal Tensor bodoh
langkah/bahasa_penyematan Tensor (512,) float32 Penyematan bahasa Kona. Lihat https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
langkah/bahasa_instruksi Teks rangkaian Instruksi Bahasa.
langkah/pengamatan FiturDict
langkah/pengamatan/end_effector_pose Tensor (6,) float32 Pose efektor ujung robot, terdiri dari [3x posisi EEF, 3x orientasi EEF yaw/pitch/roll].
langkah/pengamatan/gambar_tangan Gambar (224, 224, 3) uint8 Pengamatan RGB kamera tangan.
langkah/pengamatan/gambar Gambar (224, 224, 3) uint8 Pengamatan RGB kamera utama.
langkah/pengamatan/gambar2 Gambar (224, 224, 3) uint8 Pengamatan RGB kamera lainnya dari sudut pandang berbeda.
langkah/pengamatan/joint_state Tensor (14,) float32 Keadaan sambungan robot, terdiri dari [7x sudut sambungan robot, 7x kecepatan sambungan robot].
langkah/pengamatan/joint_trajectory Tensor (21,) float32 Lintasan sambungan robot, terdiri dari [7x sudut sambungan robot, 7x kecepatan sambungan robot, 7x percepatan sambungan robot].
langkah/hadiah Skalar float32 Hadiah jika diberikan, 1 pada langkah terakhir untuk demo.
@misc{matsushima2023weblab,
  title={Weblab xArm Dataset},
  author={Tatsuya Matsushima and Hiroki Furuta and Yusuke Iwasawa and Yutaka Matsuo},
  year={2023},
}