cmu_play_fusion

  • 설명 :

로봇은 3가지 복잡한 장면, 즉 토스터, 팬 등과 같은 많은 조리 대상이 있는 그릴을 다루며 선택하고, 열고, 배치하고, 닫아야 합니다. 테이블을 차리고, 접시, 컵, 식기를 옮겨야 합니다. 그리고 싱크대, 식기세척기, 손컵 등에 접시를 놓아야 합니다.

나뉘다 예
'train' 576
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(9,), 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({
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
에피소드_메타데이터 특징Dict
에피소드_메타데이터/파일_경로 텍스트 끈 원본 데이터 파일의 경로입니다.
단계 데이터세트
단계/작업 텐서 (9,) float32 로봇 액션은 [7x 델타 eef(pos + quat), 1x 그리퍼 열기/닫기(바이너리), 1x 종료 에피소드]로 구성됩니다.
걸음수/할인 스칼라 float32 할인이 제공되면 기본값은 1입니다.
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/언어_임베딩 텐서 (512,) float32 코나 언어 임베딩. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5를 참조하세요.
단계/언어_지시 텍스트 끈 언어 교육.
단계/관찰 특징Dict
단계/관찰/이미지 영상 (128, 128, 3) uint8 메인 카메라 RGB 관찰.
단계/관찰/상태 텐서 (8,) float32 로봇 상태는 [7x 로봇 관절 각도, 1x 그리퍼 위치로 구성됩니다.
걸음수/보상 스칼라 float32 제공되는 경우 보상, 데모의 마지막 단계에서 1개.
  • 인용 :
@inproceedings{chen2023playfusion,
  title={PlayFusion: Skill Acquisition via Diffusion from Language-Annotated Play},
  author={Chen, Lili and Bahl, Shikhar and Pathak, Deepak},
  booktitle={CoRL},
  year={2023}
}