बर्कले_ऑटोलैब_यूआर5

  • विवरण :

UR5 कपड़े में हेरा-फेरी करना, जगह चुनना आदि कार्य करता है

विभाजित करना उदाहरण
'test' 104
'train' 896
  • फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'gripper_closedness_action': float32,
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'terminate_episode': float32,
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'hand_image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'image_with_depth': Image(shape=(480, 640, 1), dtype=float32),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
            'robot_state': Tensor(shape=(15,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीप्रकार विवरण
फीचर्सडिक्ट
कदम डेटासेट
कदम/कार्रवाई फीचर्सडिक्ट
चरण/कार्रवाई/ग्रिपर_क्लोज्डनेस_एक्शन टेन्सर फ्लोट32 यदि बंद ग्रिपर है तो 1, यदि खुला ग्रिपर है तो -1, यदि कोई परिवर्तन नहीं है तो 0।
चरण/क्रिया/रोटेशन_डेल्टा टेन्सर (3,) फ्लोट32 रोल, पिच, यॉ में डेल्टा परिवर्तन।
चरण/कार्रवाई/समाप्त_एपिसोड टेन्सर फ्लोट32
चरण/कार्रवाई/विश्व_वेक्टर टेन्सर (3,) फ्लोट32 XYZ में डेल्टा परिवर्तन.
चरण/पहला है टेन्सर बूल
चरण/अंतिम है टेन्सर बूल
चरण/is_terminal टेन्सर बूल
चरण/अवलोकन फीचर्सडिक्ट
चरण/अवलोकन/हाथ_छवि छवि (480, 640, 3) uint8
चरण/अवलोकन/छवि छवि (480, 640, 3) uint8
चरण/अवलोकन/छवि_साथ_गहराई छवि (480, 640, 1) फ्लोट32
चरण/अवलोकन/प्राकृतिक_भाषा_एम्बेडिंग टेन्सर (512,) फ्लोट32
चरण/अवलोकन/प्राकृतिक_भाषा_निर्देश टेन्सर डोरी
चरण/अवलोकन/robot_state टेन्सर (15,) फ्लोट32 रोबोट स्थिति का स्पष्टीकरण https://sites.google.com/corp/view/berkeley-ur5 पर पाया जा सकता है
कदम/इनाम अदिश फ्लोट32
  • उद्धरण :
@misc{BerkeleyUR5Website,
  title = {Berkeley {UR5} Demonstration Dataset},
  author = {Lawrence Yunliang Chen and Simeon Adebola and Ken Goldberg},
  howpublished = {https://sites.google.com/view/berkeley-ur5/home},
}