dlr_sara_pour_convertido_externalmente_a_rlds

  • Descripción :

verter líquido de una botella en una taza

Dividir Ejemplos
'train' 100
  • Estructura de características :
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=(6,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • Documentación de funciones :
Característica Clase Forma tipo D Descripción
FuncionesDict
episodio_metadatos FuncionesDict
metadatos_episodio/ruta_archivo Texto cadena Ruta al archivo de datos original.
pasos Conjunto de datos
pasos/acción Tensor (7,) flotador32 La acción del robot consta de [3x posición EEF del robot, 3x orientación EEF del robot, guiñada/inclinación/giro calculado con la clase scipy Rotation.as_euler(="zxy")].
pasos/descuento Escalar flotador32 Descuento si se proporciona, el valor predeterminado es 1.
pasos/es_primero Tensor booleano
pasos/es_último Tensor booleano
pasos/es_terminal Tensor booleano
pasos/idioma_incrustación Tensor (512,) flotador32 Incorporación del lenguaje Kona. Consulte https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
pasos/instrucción_idioma Texto cadena Vierta en la taza.
pasos/observación FuncionesDict
pasos/observación/imagen Imagen (480, 640, 3) uint8 Observación RGB de la cámara principal.
pasos/observación/estado Tensor (6,) flotador32 El estado del robot consta de [3x posición EEF del robot, 3x orientación EEF del robot, guiñada/inclinación/giro calculado con la clase scipy Rotation.as_euler(="zxy")].
pasos/recompensa Escalar flotador32 Recompensa si se proporciona, 1 en el paso final para demostraciones.
  • Citación :
@inproceedings{padalkar2023guiding,
  title={Guiding Reinforcement Learning with Shared Control Templates},
  author={Padalkar, Abhishek and Quere, Gabriel and Steinmetz, Franz and Raffin, Antonin and Nieuwenhuisen, Matthias and Silv{\'e}rio, Jo{\~a}o and Stulp, Freek},
  booktitle={40th IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2023},
  year={2023},
  organization={IEEE}
}