eth_agent_affordances

• Descrizione :

Forni con apertura Franka -- nuvola di punti + solo proprio

• Pagina iniziale : https://ieeexplore.ieee.org/iel7/10160211/10160212/10160747.pdf

• Codice sorgente : tfds.robotics.rtx.EthAgentAffordances

• Versioni :

  • 0.1.0 (predefinito): versione iniziale.

• Dimensioni del download : Unknown size

• Dimensione del set di dati : 17.27 GiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
        'input_point_cloud': Tensor(shape=(10000, 3), dtype=float16),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), 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=(64, 64, 3), dtype=uint8),
            'input_point_cloud': Tensor(shape=(10000, 3), dtype=float16),
            'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@inproceedings{schiavi2023learning,
  title={Learning agent-aware affordances for closed-loop interaction with articulated objects},
  author={Schiavi, Giulio and Wulkop, Paula and Rizzi, Giuseppe and Ott, Lionel and Siegwart, Roland and Chung, Jen Jen},
  booktitle={2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)},
  pages={5916--5922},
  year={2023},
  organization={IEEE}
}