كوبري

  • وصف :

تتفاعل WidowX مع مطابخ الألعاب

ينقسم أمثلة
'test' 3,475
'train' 25,460
  • هيكل الميزة :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'open_gripper': bool,
            '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({
            'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
            'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • وثائق الميزة :
ميزة فصل شكل نوع D وصف
المميزاتDict
خطوات مجموعة البيانات
الخطوات/الإجراء المميزاتDict
الخطوات/الإجراء/open_gripper الموتر منطقي
الخطوات/الإجراء/rotation_delta الموتر (3،) float32
الخطوات/الإجراء/terminate_episode الموتر float32
الخطوات/الإجراء/world_vector الموتر (3،) float32
الخطوات/is_first الموتر منطقي
الخطوات/is_last الموتر منطقي
الخطوات/is_terminal الموتر منطقي
الخطوات/الملاحظة المميزاتDict
الخطوات/الملاحظة/الصورة صورة (480، 640، 3) uint8
الخطوات/الملاحظة/natural_language_embedding الموتر (512،) float32
الخطوات/الملاحظة/natural_language_instruction الموتر خيط
الخطوات/الملاحظة/الحالة الموتر (7،) float32
خطوات/مكافأة العددية float32
  • الاقتباس :
@inproceedings{walke2023bridgedata,
    title={BridgeData V2: A Dataset for Robot Learning at Scale},
    author={Walke, Homer and Black, Kevin and Lee, Abraham and Kim, Moo Jin and Du, Max and Zheng, Chongyi and Zhao, Tony and Hansen-Estruch, Philippe and Vuong, Quan and He, Andre and Myers, Vivek and Fang, Kuan and Finn, Chelsea and Levine, Sergey},
    booktitle={Conference on Robot Learning (CoRL)},
    year={2023}
}