fmb

• 説明：

私たちのデータセットは、さまざまな外観と形状のオブジェクトで構成されています。ランダム化されたシーンで固定されていないボード上にペグをうまく組み立てるには、多段階かつマルチモーダルな細かい運動スキルが必要です。 Franka Panda アーム上の 2 つの異なるタスクにわたって、合計 22,550 の軌跡を収集しました。 2 つのグローバル ビューと 2 つのリスト ビューからの軌跡を記録します。各ビューには、RGB マップと深度マップの両方が含まれています。

• ホームページ: https://function-manipulation-benchmark.github.io/

• ソースコード: tfds.robotics.rtx.Fmb

• バージョン:

  • 0.1.0 (デフォルト): 初期リリース。

• ダウンロードサイズ: Unknown size

• データセットのサイズ: 356.63 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 分割:

• 機能の構造:

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'episode_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
        'episode_language_instruction': string,
        'episode_task': string,
        'file_path': 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': string,
        'observation': FeaturesDict({
            'color_id': Scalar(shape=(), dtype=uint8),
            'eef_force': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'eef_pose': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'eef_torque': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'eef_vel': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'image_side_1': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
            'image_side_1_depth': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
            'image_side_2': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
            'image_side_2_depth': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
            'image_wrist_1': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
            'image_wrist_1_depth': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
            'image_wrist_2': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
            'image_wrist_2_depth': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
            'joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'length': string,
            'object_id': Scalar(shape=(), dtype=uint8),
            'primitive': string,
            'shape_id': Scalar(shape=(), dtype=uint8),
            'size': string,
            'state_gripper_pose': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• 機能ドキュメント:

• 監視キー( as_supervised docを参照): None

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.08553