nyu_rot_dataset_converted_externally_to_rlds

  • وصف :

مهام سطح الطاولة ذات الأفق القصير xArm

ينقسم أمثلة
'train' 14
  • هيكل الميزة :
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),
    }),
})
  • وثائق الميزة :
ميزة فصل شكل نوع D وصف
المميزاتDict
الحلقة_البيانات الوصفية المميزاتDict
Episode_metadata/file_path نص خيط المسار إلى ملف البيانات الأصلي.
خطوات مجموعة البيانات
الخطوات/الإجراء الموتر (7،) float32 عمل الروبوت، يتكون من [3x مواضع دلتا المستجيب النهائي للروبوت، 3x دورات المستجيب النهائي للروبوت (التدحرج، الملعب، الانعراج)، 1x القابض مفتوح/مغلق (0-مفتوح، 1-مغلق)].
الخطوات/الخصم العددية float32 الخصم إذا تم توفيره، الافتراضي هو 1.
الخطوات/is_first الموتر منطقي
الخطوات/is_last الموتر منطقي
الخطوات/is_terminal الموتر منطقي
الخطوات/language_embedding الموتر (512،) float32 تضمين لغة كونا. راجع https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
الخطوات/language_instruction نص خيط تعليم اللغة.
الخطوات/الملاحظة المميزاتDict
الخطوات/الملاحظة/الصورة صورة (84، 84، 3) uint8 مراقبة الكاميرا الرئيسية RGB.
الخطوات/الملاحظة/الحالة الموتر (7،) float32 تتكون حالة الروبوت من [3x أوضاع المستجيب النهائي للروبوت، 3x دورات المستجيب النهائي للروبوت (التدحرج، الانحدار، الانعراج)، 1x القابض مفتوح/مغلق (0-مفتوح، 1-مغلق)].
خطوات/مكافأة العددية float32 مكافأة إذا تم توفيرها، 1 في الخطوة النهائية للعروض التوضيحية.
@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}
}