• Descrizione :

Franka ha stilizzato i compiti in cucina

Diviso Esempi
'train' 50
  • Struttura delle caratteristiche :
    '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),
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
metadati_episodio CaratteristicheDict
metadati_episodio/percorso_file Testo corda Percorso del file di dati originale.
passi Set di dati
passi/azione Tensore (7,) float32 L'azione del robot consiste in [6 pose delta dell'effettore finale, 1 posizione della pinza].
passi/sconto Scalare float32 Sconto se fornito, il valore predefinito è 1.
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passaggi/incorporamento_lingua Tensore (512,) float32 Incorporamento del linguaggio Kona. Vedi
passi/lingua_istruzioni Testo corda Insegnamento della lingua.
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/immagine Immagine (128, 128, 3) uint8 Osservazione RGB della fotocamera principale.
passi/osservazione/stato Tensore (24,) float32 Stato del robot, costituito da [7 angoli del giunto del robot, 1 posizione della pinza, 16 matrici omogenee dell'effettore finale del robot].
passi/osservazione/immagine_polso Immagine (128, 128, 3) uint8 Osservazione RGB con fotocamera da polso.
passi/ricompensa Scalare float32 Ricompensa se fornita, 1 nel passaggio finale per le demo.
  • Citazione :
  title={Bottom-Up Skill Discovery From Unsegmented Demonstrations for Long-Horizon Robot Manipulation},
  author={Zhu, Yifeng and Stone, Peter and Zhu, Yuke},
  journal={IEEE Robotics and Automation Letters},