stanford_kuka_multimodal_dataset_converted_externally_to_rlds

• Описание :

Установка колышка Kuka iiwa с обратной связью по усилию

• Домашняя страница : https://sites.google.com/view/visionandtouch .

• Исходный код : tfds.robotics.rtx.StanfordKukaMultimodalDatasetConvertedExternallyToRlds

• Версии :

  • 0.1.0 (по умолчанию): первоначальный выпуск.

• Размер загрузки : Unknown size

• Размер набора данных : 31.98 GiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(4,), 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({
            'contact': Tensor(shape=(50,), dtype=float32),
            'depth_image': Tensor(shape=(128, 128, 1), dtype=float32),
            'ee_forces_continuous': Tensor(shape=(50, 6), dtype=float32),
            'ee_orientation': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'ee_orientation_vel': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'ee_position': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'ee_vel': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'ee_yaw': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'ee_yaw_delta': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
            'joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'optical_flow': Tensor(shape=(128, 128, 2), dtype=float32),
            'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• Функциональная документация :

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Примеры ( tfds.as_dataframe ): Отсутствуют.

• Цитата :

@inproceedings{lee2019icra,
  title={Making sense of vision and touch: Self-supervised learning of multimodal representations for contact-rich tasks},
  author={Lee, Michelle A and Zhu, Yuke and Srinivasan, Krishnan and Shah, Parth and Savarese, Silvio and Fei-Fei, Li and  Garg, Animesh and Bohg, Jeannette},
  booktitle={2019 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)},
  year={2019},
  url={https://arxiv.org/abs/1810.10191}
}