• Descrizione :

Piegatura del tessuto, impilamento della ciotola

Diviso Esempi
'test' 199
'train' 1.796
  • Struttura delle caratteristiche :
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'gripper_closedness_action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'terminate_episode': float32,
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'front_rgb': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
passi Set di dati
passi/azione CaratteristicheDict
passi/azione/gripper_closedness_action Tensore (1,) float32
passi/azione/rotazione_delta Tensore (3,) float32
passaggi/azione/termina_episodio Tensore float32
passi/azione/vettore_mondo Tensore (3,) float32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/front_rgb Immagine (480, 640, 3) uint8
passaggi/osservazione/incorporamento_linguaggio_naturale Tensore (512,) float32
passi/osservazione/istruzione_linguaggio_naturale Tensore corda
passi/ricompensa Scalare float32
          title={Scaling robot supervision to hundreds of hours with roboturk: Robotic manipulation dataset through human reasoning and dexterity},
          author={Mandlekar, Ajay and Booher, Jonathan and Spero, Max and Tung, Albert and Gupta, Anchit and Zhu, Yuke and Garg, Animesh and Savarese, Silvio and Fei-Fei, Li},
          booktitle={2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)},