iamlab_cmu_pickup_insert_converted_externally_to_rlds

  • Sự miêu tả :

Franka chọn đồ vật và nhiệm vụ chèn

Tách ra Ví dụ
'train' 631
  • Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), 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=(360, 640, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(20,), dtype=float32),
            'wrist_image': Image(shape=(240, 320, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • Tài liệu tính năng :
Tính năng Lớp học Hình dạng loại D Sự miêu tả
Tính năngDict
tập_siêu dữ liệu Tính năngDict
tập_siêu dữ liệu/file_path Chữ sợi dây Đường dẫn tới file dữ liệu gốc.
bước Tập dữ liệu
bước/hành động Tenxơ (số 8,) phao32 Hoạt động của rô-bốt, bao gồm [3x vị trí tác động cuối, 4x vị trí tác động cuối, 1x kẹp mở/đóng].
bước/giảm giá Vô hướng phao32 Giảm giá nếu được cung cấp, mặc định là 1.
bước/is_first Tenxơ bool
bước/is_last Tenxơ bool
bước/is_terminal Tenxơ bool
các bước/ngôn ngữ_embedding Tenxơ (512,) phao32 Nhúng ngôn ngữ Kona. Xem https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoding-large/5
các bước/ngôn ngữ_instruction Chữ sợi dây Giảng dạy ngôn ngữ.
bước/quan sát Tính năngDict
bước/quan sát/hình ảnh Hình ảnh (360, 640, 3) uint8 Quan sát RGB của camera chính.
bước/quan sát/trạng thái Tenxơ (20,) phao32 Trạng thái robot, bao gồm [góc khớp robot 7x, trạng thái kẹp 1x, mômen xoắn khớp 6x, lực tác động cuối 6x].
bước/quan sát/hình ảnh cổ tay Hình ảnh (240, 320, 3) uint8 Camera đeo tay quan sát RGB.
bước/phần thưởng Vô hướng phao32 Phần thưởng nếu được cung cấp, 1 ở bước cuối cùng cho bản demo.
  • Trích dẫn :
@inproceedings{
saxena2023multiresolution,
title={Multi-Resolution Sensing for Real-Time Control with Vision-Language Models},
author={Saumya Saxena and Mohit Sharma and Oliver Kroemer},
booktitle={7th Annual Conference on Robot Learning},
year={2023},
url={https://openreview.net/forum?id=WuBv9-IGDUA}
}