- תיאור :
תנורי פתיחת פרנקה -- ענן נקודות + פרופריו בלבד
דף הבית : https://ieeexplore.ieee.org/iel7/10160211/10160212/10160747.pdf
קוד מקור :
tfds.robotics.rtx.EthAgentAffordances
גרסאות :
-
0.1.0
(ברירת מחדל): שחרור ראשוני.
-
גודל הורדה :
Unknown size
גודל ערכת נתונים :
17.27 GiB
שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'train' | 118 |
- מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
'input_point_cloud': Tensor(shape=(10000, 3), dtype=float16, description=Point cloud (geometry only) of the object at the beginning of the episode (world frame) as a numpy array (10000,3).),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [end-effector velocity (v_x,v_y,v_z,omega_x,omega_y,omega_z) in world frame),
'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32, description=Kona language embedding. See https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5),
'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
'observation': FeaturesDict({
'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation. Not available for this dataset, will be set to np.zeros.),
'input_point_cloud': Tensor(shape=(10000, 3), dtype=float16, description=Point cloud (geometry only) of the object at the beginning of the episode (world frame) as a numpy array (10000,3).),
'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=State, consists of [end-effector pose (x,y,z,yaw,pitch,roll) in world frame, 1x gripper open/close, 1x door opening angle].),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
}),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מַחלָקָה | צוּרָה | Dtype | תֵאוּר |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
episode_metadata | FeaturesDict | |||
episode_metadata/file_path | טֶקסט | חוּט | נתיב לקובץ הנתונים המקורי. | |
episode_metadata/input_point_cloud | מוֹתֵחַ | (10000, 3) | לצוף16 | ענן נקודות (גיאומטריה בלבד) של האובייקט בתחילת הפרק (מסגרת עולמית) כמערך numpy (10000,3). |
צעדים | מערך נתונים | |||
צעדים/פעולה | מוֹתֵחַ | (6,) | לצוף32 | פעולת רובוט, מורכבת מ[מהירות אפקטור קצה (v_x,v_y,v_z,omega_x,omega_y,omega_z) במסגרת העולם |
צעדים/הנחה | סקלר | לצוף32 | הנחה אם ניתנת, ברירת המחדל היא 1. | |
צעדים/הוא_ראשון | מוֹתֵחַ | bool | ||
צעדים/הוא_אחרון | מוֹתֵחַ | bool | ||
steps/is_terminal | מוֹתֵחַ | bool | ||
שלבים/הטבעת_שפה | מוֹתֵחַ | (512,) | לצוף32 | הטבעת שפת Kona. ראה https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
שלבים/הוראת_שפה | טֶקסט | חוּט | הוראת שפה. | |
צעדים/תצפית | FeaturesDict | |||
צעדים/תצפית/תמונה | תְמוּנָה | (64, 64, 3) | uint8 | תצפית RGB של מצלמה ראשית. לא זמין עבור מערך הנתונים הזה, יוגדר ל-np.zeros. |
steps/observation/input_point_cloud | מוֹתֵחַ | (10000, 3) | לצוף16 | ענן נקודות (גיאומטריה בלבד) של האובייקט בתחילת הפרק (מסגרת עולמית) כמערך numpy (10000,3). |
צעדים/תצפית/מצב | מוֹתֵחַ | (8,) | לצוף32 | מצב, מורכב מ[תנוחת קצה-אפקטור (x,y,z,yaw,pitch,roll) במסגרת העולם, 1x פתיחה/סגירה של תפסן, 1x זווית פתיחת דלת]. |
צעדים/פרס | סקלר | לצוף32 | תגמול אם מסופק, 1 בשלב האחרון להדגמות. |
מפתחות בפיקוח (ראה
as_supervised
doc ):None
איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.
דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
- ציטוט :
@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}
}