austin_sirius_dataset_converted_externally_to_rlds

Descrição :

Tarefas de manipulação de mesa Franka

Página inicial : https://ut-austin-rpl.github.io/sirius/
Código fonte : tfds.robotics.rtx.AustinSiriusDatasetConvertedExternallyToRlds
Versões :
- 0.1.0 (padrão): versão inicial.
Tamanho do download : Unknown size
Tamanho do conjunto de dados : 6.55 GiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Divisões :

Dividir	Exemplos
`'train'`	559

Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
        'action_mode': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'intv_label': Tensor(shape=(1,), 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=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'state_ee': Tensor(shape=(16,), dtype=float32),
            'state_gripper': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'state_joint': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'wrist_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
episódio_metadados	RecursosDict
episódio_metadados/caminho_do_arquivo	Texto		corda	Caminho para o arquivo de dados original.
passos	Conjunto de dados
etapas/ação	Tensor	(7,)	float32	A ação do robô consiste em [3x ee posição relativa, 3x ee rotação relativa, 1x ação da pinça].
etapas/modo_ação	Tensor	(1,)	float32	Tipo de interação. -1: demonstração humana inicial. 1: intervenção. 0: execução autônoma do robô (inclui aula pré-intervenção)
passos/desconto	Escalar		float32	Desconto, se fornecido, o padrão é 1.
etapas/intv_label	Tensor	(1,)	float32	O mesmo que action_modes, exceto que os 15 intervalos de tempo anteriores à intervenção são rotulados como -10.
passos/é_primeiro	Tensor		bool
passos/é_último	Tensor		bool
etapas/is_terminal	Tensor		bool
etapas/idioma_incorporação	Tensor	(512,)	float32	Incorporação da linguagem Kona. Consulte https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
etapas/instrução_idioma	Texto		corda	Instrução de Idiomas.
etapas/observação	RecursosDict
passos/observação/imagem	Imagem	(84, 84, 3)	uint8	Observação RGB da câmera principal.
etapas/observação/estado	Tensor	(8,)	float32	O estado padrão do robô consiste em [7x estado da junta do robô, 1x estado da garra].
etapas/observação/estado_ee	Tensor	(16,)	float32	Estado efetor final, representado como matriz de transformação homogênea 4x4 de ee pose.
etapas/observação/state_gripper	Tensor	(1,)	float32	Largura de abertura da garra do robô. Varia entre ~0 (fechado) a ~0,077 (aberto)
etapas/observação/state_joint	Tensor	(7,)	float32	Informações conjuntas do robô 7-dof.
passos/observação/imagem_de_pulso	Imagem	(84, 84, 3)	uint8	Observação RGB da câmera de pulso.
passos/recompensa	Escalar		float32	Recompensa, se fornecida, 1 na etapa final para demonstrações.

Chaves supervisionadas (consulte o documento as_supervised ): None
Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.
Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

Citação :

@inproceedings{liu2022robot,
    title = {Robot Learning on the Job: Human-in-the-Loop Autonomy and Learning During Deployment},
    author = {Huihan Liu and Soroush Nasiriany and Lance Zhang and Zhiyao Bao and Yuke Zhu},
    booktitle = {Robotics: Science and Systems (RSS)},
    year = {2023}
}