nyu_rot_dataset_converted_externally_to_rlds

  • Sự miêu tả :

Các tác vụ trên bảng có chân trời ngắn xArm

Tách ra Ví dụ
'train' 14
  • Cấu trúc tính năng :
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=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
        }),
        '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 (7,) phao32 Hoạt động của rô-bốt, bao gồm [3x vị trí tam giác của bộ tác động cuối rô-bốt, 3 lần xoay bộ tác động cuối rô-bốt (cuộn, nghiêng, ngáp), 1x kẹp mở/đóng (0 mở, 1 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 (84, 84, 3) uint8 Quan sát RGB của camera chính.
bước/quan sát/trạng thái Tenxơ (7,) phao32 Trạng thái rô-bốt, bao gồm [3x vị trí bộ tác động cuối rô-bốt, 3 lần xoay bộ tác động cuối rô-bốt (cuộn, nghiêng, ngáp), mở/đóng kẹp 1x (0 mở, 1 đóng)].
bước/phần thưởng Vô hướng phao32 Phần thưởng nếu được cung cấp, 1 ở bước cuối cùng cho bản demo.
  • Trích dẫn :
@inproceedings{haldar2023watch,
  title={Watch and match: Supercharging imitation with regularized optimal transport},
  author={Haldar, Siddhant and Mathur, Vaibhav and Yarats, Denis and Pinto, Lerrel},
  booktitle={Conference on Robot Learning},
  pages={32--43},
  year={2023},
  organization={PMLR}
}