berkeley_rpt_converted_externally_to_rlds

  • Описание :

Франка выполняет настольные задания по выбору места

Расколоть Примеры
'train' 908
  • Структура функции :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': Scalar(shape=(), 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({
            'gripper': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'hand_image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • Функциональная документация :
Особенность Сорт Форма Дтип Описание
ВозможностиDict
эпизод_метаданные ВозможностиDict
метаданные_эпизода/путь_к файлу Текст нить Путь к исходному файлу данных.
шаги Набор данных
шаги/действия Тензор (8,) поплавок32 Действие робота состоит из [7 положений дельта-сочленения, 1 бинарное состояние захвата].
шаги/скидка Скаляр поплавок32 Скидка, если она предусмотрена, по умолчанию равна 1.
шаги/is_first Тензор логическое значение
шаги/is_last Тензор логическое значение
шаги/is_terminal Тензор логическое значение
шаги/language_embedding Тензор (512,) поплавок32 Встраивание языка Kona. См. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 .
шаги/language_instruction Текст нить Языковое обучение.
шаги/наблюдение ВозможностиDict
шаги/наблюдение/захват Скаляр логическое значение Бинарное состояние захвата (1 – закрыто, 0 – открыто)
шаги/наблюдение/hand_image Изображение (480, 640, 3) uint8 Ручная камера наблюдения RGB.
шаги/наблюдение/joint_pos Тензор (7,) поплавок32 Позиции суставов xArm (7 степеней свободы).
шаги/награда Скаляр поплавок32 Награда, если предусмотрена, 1 на последнем этапе демо-версий.
  • Цитата :
@article{Radosavovic2023,
  title={Robot Learning with Sensorimotor Pre-training},
  author={Ilija Radosavovic and Baifeng Shi and Letian Fu and Ken Goldberg and Trevor Darrell and Jitendra Malik},
  year={2023},
  journal={arXiv:2306.10007}
}