স্ট্যানফোর্ড_কুকা_মাল্টিমোডাল_ডেটাসেট_রূপান্তরিত_বহিরাগতভাবে_আরএলডিএস

  • বর্ণনা :

বল প্রতিক্রিয়া সঙ্গে কুকা iiwa পেগ সন্নিবেশ

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 3,000
  • বৈশিষ্ট্য গঠন :
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),
    }),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
episode_metadata ফিচারসডিক্ট
পদক্ষেপ ডেটাসেট
পদক্ষেপ/ক্রিয়া টেনসর (৪,) float32 রোবট কর্ম, [3x EEF অবস্থান, 1x গ্রিপার খোলা/বন্ধ] নিয়ে গঠিত।
পদক্ষেপ/ছাড় স্কেলার float32 ডিসকাউন্ট দেওয়া হলে, ডিফল্ট 1.
steps/is_first টেনসর bool
ধাপ/শেষ_শেষ টেনসর bool
steps/is_terminal টেনসর bool
পদক্ষেপ/ভাষা_এম্বেডিং টেনসর (512,) float32 কোন ভাষা এম্বেডিং. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 দেখুন
পদক্ষেপ/ভাষা_নির্দেশ পাঠ্য স্ট্রিং ভাষার নির্দেশনা।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ ফিচারসডিক্ট
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/যোগাযোগ টেনসর (৫০,) float32 রোবট যোগাযোগের তথ্য।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/গভীর_চিত্র টেনসর (128, 128, 1) float32 প্রধান গভীরতার ক্যামেরা পর্যবেক্ষণ।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/ee_forces_continuous টেনসর (৫০, ৬) float32 রোবট শেষ-প্রভাবক বাহিনী।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/ee_orientation টেনসর (৪,) float32 রোবট এন্ড-ইফেক্টর ওরিয়েন্টেশন কোয়াটারনিয়ন।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/ee_orientation_vel টেনসর (৩,) float32 রোবট এন্ড-ইফেক্টর ওরিয়েন্টেশন বেগ।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/ইই_অবস্থান টেনসর (৩,) float32 রোবট শেষ-প্রভাবকের অবস্থান।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/ee_vel টেনসর (৩,) float32 রোবট এন্ড-ইফেক্টর বেগ।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/ee_yaw টেনসর (৪,) float32 রোবট এন্ড-ইফেক্টর ইয়াও।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/ee_yaw_delta টেনসর (৪,) float32 রোবট এন্ড-ইফেক্টর ইয়াও ডেল্টা।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/চিত্র ছবি (128, 128, 3) uint8 প্রধান ক্যামেরা আরজিবি পর্যবেক্ষণ।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/জয়েন্ট_পোস টেনসর (৭,) float32 রোবট যৌথ অবস্থান।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/জয়েন্ট_ভেল টেনসর (৭,) float32 রোবট জয়েন্ট বেগ।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/অপটিক্যাল_ফ্লো টেনসর (128, 128, 2) float32 অপটিক্যাল প্রবাহ।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/রাষ্ট্র টেনসর (8,) float32 রোবট প্রোপ্রিওসেপ্টিভ তথ্য, [7x জয়েন্ট পোস, 1x গ্রিপার খোলা/বন্ধ]।
পদক্ষেপ/পুরস্কার স্কেলার float32 প্রদান করা হলে পুরস্কার, ডেমোর জন্য চূড়ান্ত ধাপে 1।
  • তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

  • চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

  • উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ): অনুপস্থিত।

  • উদ্ধৃতি :

@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}
}