dlr_sara_grid_clamp_converted_externally_to_rlds

  • Descrizione :

posizionare il morsetto della griglia sulle griglie sul tavolo

Diviso Esempi
'train' 107
  • Struttura delle caratteristiche :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), 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=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(12,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
metadati_episodio CaratteristicheDict
metadati_episodio/percorso_file Testo corda Percorso del file di dati originale.
passi Set di dati
passi/azione Tensore (7,) float32 L'azione del robot consiste in [3x posizione EEF del robot, 3x orientamento EEF del robot imbardata/beccheggio/rollio calcolato con la classe scipy Rotation.as_euler(="zxy")).
passi/sconto Scalare float32 Sconto se fornito, il valore predefinito è 1.
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passaggi/incorporamento_lingua Tensore (512,) float32 Incorporamento del linguaggio Kona. Vedi https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
passi/lingua_istruzioni Testo corda Versare nella tazza.
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/immagine Immagine (480, 640, 3) uint8 Osservazione RGB della fotocamera principale.
passi/osservazione/stato Tensore (12,) float32 Stato del robot, costituito da [3x posizione EEF del robot, 3x orientamento dell'EEF del robot imbardata/beccheggio/rollio calcolato con la classe scipy Rotation.as_euler("zxy"), 6x chiave EEF del robot].
passi/ricompensa Scalare float32 Ricompensa se fornita, 1 nel passaggio finale per le demo.
  • Citazione :
@article{padalkar2023guided,
  title={A guided reinforcement learning approach using shared control templates for learning manipulation skills in the real world},
  author={Padalkar, Abhishek and Quere, Gabriel and Raffin, Antonin and Silv{\'e}rio, Jo{\~a}o and Stulp, Freek},
  journal={Research square preprint rs-3289569/v1},
  year={2023}
}