austin_sirius_dataset_converted_externally_to_rlds

  • Tanım :

Franka masaüstü manipülasyon görevleri

Bölmek Örnekler
'train' 559
  • Özellik yapısı :
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),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_meta verileri ÖzelliklerDict
bölüm_metadata/dosya_yolu Metin sicim Orijinal veri dosyasının yolu.
adımlar Veri kümesi
adımlar/eylem Tensör (7,) kayan nokta32 Robot hareketi, [3x ee göreceli konum, 3x ee göreceli dönüş, 1x tutucu hareketi]'nden oluşur.
adımlar/action_mode Tensör (1,) kayan nokta32 Etkileşim türü. -1: ilk insan gösterimi. 1: müdahale. 0: otonom robot uygulaması (müdahale öncesi sınıfı içerir)
adımlar/indirim Skaler kayan nokta32 Sağlanırsa indirim, varsayılan olarak 1'dir.
adımlar/intv_label Tensör (1,) kayan nokta32 Müdahaleden önceki 15 zaman adımının -10 olarak etiketlenmesi dışında action_modes ile aynıdır.
adımlar/is_first Tensör bool
adımlar/is_last Tensör bool
adımlar/is_terminal Tensör bool
adımlar/dil_embedding Tensör (512,) kayan nokta32 Kona dili yerleştirme. Bkz. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
adımlar/language_instruction Metin sicim Dil Öğretimi.
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/görüntü Resim (84, 84, 3) uint8 Ana kamera RGB gözlemi.
adımlar/gözlem/durum Tensör (8,) kayan nokta32 Varsayılan robot durumu, [7x robot eklem durumu, 1x tutucu durumu]'ndan oluşur.
adımlar/gözlem/durum_ee Tensör (16,) kayan nokta32 Ee pozunun 4x4 homojen dönüşüm matrisi olarak temsil edilen uç efektör durumu.
adımlar/gözlem/state_gripper Tensör (1,) kayan nokta32 Robot tutucunun açılma genişliği. ~0 (kapalı) ila ~0,077 (açık) arası aralıklar
adımlar/gözlem/durum_bağlantısı Tensör (7,) kayan nokta32 Robot 7 serbestlik dereceli ortak bilgi.
adımlar/gözlem/wrist_image Resim (84, 84, 3) uint8 Bilek kamerası RGB gözlemi.
adımlar/ödül Skaler kayan nokta32 Sağlandığı takdirde ödül, demolar için son adımda 1.
  • Alıntı :
@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}
}