berkeley_gnm_cory_hall

  • وصف :

الملاحة في الردهة

ينقسم أمثلة
'train' 7,331
  • هيكل الميزة :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
        'action_angle': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float64),
        '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=(64, 85, 3), dtype=uint8),
            'position': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'state': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'yaw': Tensor(shape=(1,), dtype=float64),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float64),
    }),
})
  • وثائق الميزة :
ميزة فصل شكل نوع D وصف
المميزاتDict
الحلقة_البيانات الوصفية المميزاتDict
Episode_metadata/file_path نص خيط المسار إلى ملف البيانات الأصلي.
خطوات مجموعة البيانات
الخطوات/الإجراء الموتر (2،) float64 عمل الروبوت، يتكون من موضع 2x
الخطوات/action_angle الموتر (3،) float64 عمل الروبوت، يتكون من موضعين، وانعراج واحد
الخطوات/الخصم العددية float64 الخصم إذا تم توفيره، الافتراضي هو 1.
الخطوات/is_first الموتر منطقي
الخطوات/is_last الموتر منطقي
الخطوات/is_terminal الموتر منطقي
الخطوات/language_embedding الموتر (512،) float32 تضمين لغة كونا. راجع https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
الخطوات/language_instruction نص خيط تعليم اللغة.
الخطوات/الملاحظة المميزاتDict
الخطوات/الملاحظة/الصورة صورة (64، 85، 3) uint8 مراقبة الكاميرا الرئيسية RGB.
الخطوات/الملاحظة/الموقف الموتر (2،) float64 موقف الروبوت
الخطوات/الملاحظة/الحالة الموتر (3،) float64 حالة الروبوت، تتكون من [موضع 2x، 1x ياو]
الخطوات/الملاحظة/الانعراج الموتر (1،) float64 روبوت ياو
خطوات/مكافأة العددية float64 مكافأة إذا تم توفيرها، 1 في الخطوة النهائية للعروض التوضيحية.
  • الاقتباس :
@inproceedings{kahn2018self,
  title={Self-supervised deep reinforcement learning with generalized computation graphs for robot navigation},
  author={Kahn, Gregory and Villaflor, Adam and Ding, Bosen and Abbeel, Pieter and Levine, Sergey},
  booktitle={2018 IEEE international conference on robotics and automation (ICRA)},
  pages={5129--5136},
  year={2018},
  organization={IEEE}
}