dlr_sara_grid_clamp_converted_externally_to_rlds

  • Sự miêu tả :

đặt kẹp lưới vào lưới trên bàn

Tách ra Ví dụ
'train' 107
  • Cấu trúc tính năng :
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),
    }),
})
  • Tài liệu tính năng :
Tính năng Lớp học Hình dạng loại D Sự miêu tả
Tính năngDict
tập_siêu dữ liệu Tính năngDict
tập_siêu dữ liệu/file_path Chữ sợi dây Đường dẫn tới file dữ liệu gốc.
bước Tập dữ liệu
bước/hành động Tenxơ (7,) phao32 Hành động của robot, bao gồm [3x vị trí EEF của robot, 3x hướng ngáp/cao độ/cuộn định hướng EEF của robot được tính toán với Lớp Scpy Rotation.as_euler(="zxy")].
bước/giảm giá Vô hướng phao32 Giảm giá nếu được cung cấp, mặc định là 1.
bước/is_first Tenxơ bool
bước/is_last Tenxơ bool
bước/is_terminal Tenxơ bool
các bước/ngôn ngữ_embedding Tenxơ (512,) phao32 Nhúng ngôn ngữ Kona. Xem https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoding-large/5
các bước/ngôn ngữ_instruction Chữ sợi dây Đổ vào cốc.
bước/quan sát Tính năngDict
bước/quan sát/hình ảnh Hình ảnh (480, 640, 3) uint8 Quan sát RGB của camera chính.
bước/quan sát/trạng thái Tenxơ (12,) phao32 Trạng thái rô-bốt, bao gồm [3x vị trí EEF của rô-bốt, 3x hướng ngáp/cao độ/cuộn định hướng EEF của rô-bốt được tính toán với Lớp scipy Rotation.as_euler("zxy"), cờ lê EEF của rô-bốt 6x].
bước/phần thưởng Vô hướng phao32 Phần thưởng nếu được cung cấp, 1 ở bước cuối cùng cho bản demo.
  • Trích dẫn :
@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}
}