tokyo_u_lsmo_converted_externally_to_rlds

Descrizione :

traiettoria di pianificazione del movimento delle attività di prelievo

Pagina iniziale : https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/02783649211044405
Codice sorgente : tfds.robotics.rtx.TokyoULsmoConvertedExternallyToRlds
Versioni :
- 0.1.0 (predefinito): versione iniziale.
Dimensioni del download : Unknown size
Dimensione del set di dati : 335.71 MiB
Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No
Divide :

Diviso	Esempi
`'train'`	50

Struttura delle caratteristiche :

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=(120, 120, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(13,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
metadati_episodio	CaratteristicheDict
metadati_episodio/percorso_file	Testo		corda	Percorso del file di dati originale.
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(7,)	float32	L'azione del robot consiste in [3x posizioni dell'effetto finale, 3x angoli di Eulero, 1x azione della pinza].
passi/sconto	Scalare		float32	Sconto se fornito, il valore predefinito è 1.
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passaggi/incorporamento_lingua	Tensore	(512,)	float32	Incorporamento del linguaggio Kona. Vedi https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
passi/lingua_istruzioni	Testo		corda	Insegnamento della lingua.
passi/osservazione	CaratteristicheDict
passi/osservazione/immagine	Immagine	(120, 120, 3)	uint8	Osservazione RGB della fotocamera principale.
passi/osservazione/stato	Tensore	(13,)	float32	Stato del robot, consiste di [3x posizioni dell'effettore finale, 3x angoli di Eulero, 6x angoli dei giunti del robot, 1x posizione della pinza].
passi/ricompensa	Scalare		float32	Ricompensa se fornita, 1 nel passaggio finale per le demo.

Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): None
Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.
Esempi ( tfds.as_dataframe ): Mancante.
Citazione :

@Article{Osa22,
  author  = {Takayuki Osa},
  journal = {The International Journal of Robotics Research},
  title   = {Motion Planning by Learning the Solution Manifold in Trajectory Optimization},
  year    = {2022},
  number  = {3},
  pages   = {291--311},
  volume  = {41},
}