dlr_sara_grid_clamp_converted_externally_to_rlds

  • وصف :

مكان المشبك الشبكة على الشبكات على الطاولة

ينقسم أمثلة
'train' 107
  • هيكل الميزة :
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),
    }),
})
  • وثائق الميزة :
ميزة فصل شكل نوع D وصف
المميزاتDict
الحلقة_البيانات الوصفية المميزاتDict
Episode_metadata/file_path نص خيط المسار إلى ملف البيانات الأصلي.
خطوات مجموعة البيانات
الخطوات/الإجراء الموتر (7،) float32 إجراء الروبوت، يتكون من [موضع EEF للروبوت 3x، اتجاه 3x للروبوت EEF ياو/خطوة/لفة محسوبة بفئة scipy Rotation.as_euler(="zxy")].
الخطوات/الخصم العددية float32 الخصم إذا تم توفيره، الافتراضي هو 1.
الخطوات/is_first الموتر منطقي
الخطوات/is_last الموتر منطقي
الخطوات/is_terminal الموتر منطقي
الخطوات/language_embedding الموتر (512،) float32 تضمين لغة كونا. راجع https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
الخطوات/language_instruction نص خيط تصب في القدح.
الخطوات/الملاحظة المميزاتDict
الخطوات/الملاحظة/الصورة صورة (480، 640، 3) uint8 مراقبة الكاميرا الرئيسية RGB.
الخطوات/الملاحظة/الحالة الموتر (12،) float32 حالة الروبوت، تتكون من [3x موضع EEF للروبوت، 3x اتجاه EEF للروبوت ياو/خطوة/لفة محسوبة باستخدام فئة Rotation.as_euler("zxy") scipy، مفتاح ربط EEF للروبوت 6x].
خطوات/مكافأة العددية float32 مكافأة إذا تم توفيرها، 1 في الخطوة النهائية للعروض التوضيحية.
  • الاقتباس :
@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}
}