nyu_rot_dataset_converted_externally_to_rlds

  • Keterangan :

tugas table-top cakrawala pendek xArm

Membelah Contoh
'train' 14
  • Struktur fitur :
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),
    }),
})
  • Dokumentasi fitur :
Fitur Kelas Membentuk Tipe D Keterangan
FiturDict
episode_metadata FiturDict
episode_metadata/file_path Teks rangkaian Jalur ke file data asli.
Langkah Himpunan data
langkah/tindakan Tensor (7,) float32 Aksi robot, terdiri dari [3x posisi delta efektor ujung robot, 3x rotasi efektor ujung robot (roll, pitch, yaw), 1x gripper buka/tutup (0-buka, 1-tutup)].
langkah/diskon Skalar float32 Diskon jika disediakan, defaultnya adalah 1.
langkah/adalah_pertama Tensor bodoh
langkah/adalah_terakhir Tensor bodoh
langkah/is_terminal Tensor bodoh
langkah/bahasa_embedding Tensor (512,) float32 Penyematan bahasa Kona. Lihat https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
langkah/bahasa_instruksi Teks rangkaian Instruksi Bahasa.
langkah/pengamatan FiturDict
langkah/pengamatan/gambar Gambar (84, 84, 3) uint8 Pengamatan RGB kamera utama.
langkah/pengamatan/keadaan Tensor (7,) float32 Keadaan robot, terdiri dari [3x posisi efektor ujung robot, 3x rotasi efektor ujung robot (roll, pitch, yaw), 1x gripper buka/tutup (0-buka, 1-tutup)].
langkah/hadiah Skalar float32 Hadiah jika diberikan, 1 pada langkah terakhir untuk demo.
  • Kutipan :
@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}
}