dlr_sara_grid_clamp_converted_externally_to_rlds

  • คำอธิบาย :

วางที่ยึดตะแกรงไว้บนตะแกรงบนโต๊ะ

แยก ตัวอย่าง
'train' 107
  • โครงสร้างคุณสมบัติ :
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),
    }),
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง ประเภทD คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
ตอนที่_ข้อมูลเมตา คุณสมบัติDict
ตอนที่_metadata/file_path ข้อความ เชือก เส้นทางไปยังไฟล์ข้อมูลต้นฉบับ
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (7,) ลอย32 การกระทำของหุ่นยนต์ ประกอบด้วย [ตำแหน่ง EEF ของหุ่นยนต์ 3x, การวางแนวของหุ่นยนต์ EEF 3x การหันเห/ระยะ/ม้วน คำนวณด้วยคลาส Rotation.as_euler(="zxy") ของ scipy
ขั้นตอน/ส่วนลด สเกลาร์ ลอย32 ส่วนลดหากมีให้ ค่าเริ่มต้นคือ 1
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ภาษา_embedding เทนเซอร์ (512,) ลอย32 การฝังภาษาโคน่า ดู https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
ขั้นตอน/Language_instruction ข้อความ เชือก เทลงในแก้ว
ขั้นตอน/การสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/ภาพ ภาพ (480, 640, 3) uint8 การสังเกต RGB ของกล้องหลัก
ขั้นตอน/การสังเกต/สถานะ เทนเซอร์ (12,) ลอย32 สถานะของหุ่นยนต์ ประกอบด้วย [ตำแหน่ง EEF ของหุ่นยนต์ 3x, คลาส EEF ของหุ่นยนต์ 3x การหันเห/ระยะ/ม้วน คำนวณด้วยคลาส Rotation.as_euler("zxy") ของหุ่นยนต์ 3x, ประแจ EEF ของหุ่นยนต์ 6x]
ขั้นตอน/รางวัล สเกลาร์ ลอย32 รางวัลหากมีให้ 1 ในขั้นตอนสุดท้ายสำหรับการสาธิต
  • การอ้างอิง :
@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}
}