dlr_sara_grid_clamp_converted_externally_to_rlds

  • Tanım :

ızgara kelepçesini masadaki ızgaraların üzerine yerleştirin

Bölmek Örnekler
'train' 107
  • Özellik yapısı :
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),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_meta verileri ÖzelliklerDict
bölüm_metadata/dosya_yolu Metin sicim Orijinal veri dosyasının yolu.
adımlar Veri kümesi
adımlar/eylem Tensör (7,) kayan nokta32 Robot hareketi, [3x robot EEF konumu, scipy Rotation.as_euler(==zxy") Sınıfı ile hesaplanan 3x robot EEF oryantasyonu yalpalama/yunuslama/dönme]'den oluşur.
adımlar/indirim Skaler kayan nokta32 Sağlanırsa indirim, varsayılan olarak 1'dir.
adımlar/is_first Tensör bool
adımlar/is_last Tensör bool
adımlar/is_terminal Tensör bool
adımlar/dil_embedding Tensör (512,) kayan nokta32 Kona dili yerleştirme. Bkz. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
adımlar/language_instruction Metin sicim Bardağa dökün.
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/görüntü Resim (480, 640, 3) uint8 Ana kamera RGB gözlemi.
adımlar/gözlem/durum Tensör (12,) kayan nokta32 Robot durumu, [3x robot EEF konumu, scipy Rotation.as_euler("zxy") Sınıfı ile hesaplanan 3x robot EEF yönelimi yalpalama/eğim/dönme, 6x robot EEF anahtarı]'ndan oluşur.
adımlar/ödül Skaler kayan nokta32 Sağlandığı takdirde ödül, demolar için son adımda 1.
  • Alıntı :
@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}
}