utokyo_xarm_pick_and_place_converted_externally_to_rlds

  • Descripción :

xArm recogiendo y colocando objetos

Dividir Ejemplos
'train' 92
'val' 10
  • Estructura de características :
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.),
    }),
})
  • 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 [3 posiciones EEF, 3 posiciones de orientación EEF, guiñada/inclinación/giro, 1 posición de apertura/cierre de la 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 Instrucción de idiomas.
pasos/observación FuncionesDict
pasos/observación/end_effector_pose Tensor (6,) flotador32 La postura del efector final del robot consta de [3x posición EEF, 3x orientación EEF, guiñada/inclinación/giro].
pasos/observación/imagen_mano Imagen (224, 224, 3) uint8 Observación RGB con cámara de mano.
pasos/observación/imagen Imagen (224, 224, 3) uint8 Observación RGB de la cámara principal.
pasos/observación/imagen2 Imagen (224, 224, 3) uint8 Otra cámara de observación RGB desde un punto de vista diferente.
pasos/observación/estado_conjunto Tensor (14,) flotador32 El estado de la articulación del robot consta de [7x ángulos de la articulación del robot, 7x velocidad de la articulación del robot].
pasos/observación/trayectoria_conjunta Tensor (21,) flotador32 La trayectoria de la articulación del robot consta de [7x ángulos de la articulación del robot, 7x velocidad de la articulación del robot, 7x aceleración de la articulación del robot].
pasos/recompensa Escalar flotador32 Recompensa si se proporciona, 1 en el paso final para demostraciones.
@misc{matsushima2023weblab,
  title={Weblab xArm Dataset},
  author={Tatsuya Matsushima and Hiroki Furuta and Yusuke Iwasawa and Yutaka Matsuo},
  year={2023},
}