berkeley_gnm_recon

  • คำอธิบาย :

การนำทางแบบออฟโรด

แยก ตัวอย่าง
'train' 11,834
  • โครงสร้างคุณสมบัติ :
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=(120, 160, 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),
    }),
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง ประเภทD คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
ตอนที่_ข้อมูลเมตา คุณสมบัติDict
ตอนที่_metadata/file_path ข้อความ เชือก เส้นทางไปยังไฟล์ข้อมูลต้นฉบับ
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (2,) ลอย64 การกระทำของหุ่นยนต์ประกอบด้วยตำแหน่ง 2x
ขั้นตอน/action_angle เทนเซอร์ (3,) ลอย64 การกระทำของหุ่นยนต์ ประกอบด้วย ตำแหน่ง 2x, การหัน 1x
ขั้นตอน/ส่วนลด สเกลาร์ ลอย64 ส่วนลดหากมีให้ ค่าเริ่มต้นคือ 1
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ภาษา_embedding เทนเซอร์ (512,) ลอย32 การฝังภาษาโคน่า ดู https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
ขั้นตอน/Language_instruction ข้อความ เชือก การสอนภาษา.
ขั้นตอน/การสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/ภาพ ภาพ (120, 160, 3) uint8 การสังเกต RGB ของกล้องหลัก
ขั้นตอน/การสังเกต/ตำแหน่ง เทนเซอร์ (2,) ลอย64 ตำแหน่งหุ่นยนต์
ขั้นตอน/การสังเกต/สถานะ เทนเซอร์ (3,) ลอย64 สถานะของหุ่นยนต์ประกอบด้วย [ตำแหน่ง 2x, 1x การหันเห]
ขั้นตอน/การสังเกต/การหันเห เทนเซอร์ (1,) ลอย64 หุ่นยนต์หาว
ขั้นตอน/รางวัล สเกลาร์ ลอย64 รางวัลหากมีให้ 1 ในขั้นตอนสุดท้ายสำหรับการสาธิต
  • การอ้างอิง :
@inproceedings{
shah2021rapid,
title={ {Rapid Exploration for Open-World Navigation with Latent Goal Models} },
author={Dhruv Shah and Benjamin Eysenbach and Nicholas Rhinehart and Sergey Levine},
booktitle={5th Annual Conference on Robot Learning },
year={2021},
url={https://openreview.net/forum?id=d_SWJhyKfVw}
}