tokyo_u_lsmo_converted_externally_to_rlds

  • Description :

trajectoire de planification de mouvement des tâches de sélection de lieu

Diviser Exemples
'train' 50
  • Structure des fonctionnalités :
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),
    }),
})
  • Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité Classe Forme Type D Description
FonctionnalitésDict
épisode_métadonnées FonctionnalitésDict
épisode_metadata/file_path Texte chaîne Chemin d'accès au fichier de données d'origine.
pas Base de données
étapes/actions Tenseur (7,) flotteur32 L'action du robot consiste en [3x positions de l'effecteur final, 3x angles d'Euler, 1x action de préhension].
étapes/remise Scalaire flotteur32 Remise si fournie, par défaut à 1.
étapes/is_first Tenseur bouffon
étapes/est_dernier Tenseur bouffon
étapes/is_terminal Tenseur bouffon
étapes/langue_embedding Tenseur (512,) flotteur32 Intégration du langage Kona. Voir https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
étapes/instruction_langue Texte chaîne Enseignement des langues.
étapes/observation FonctionnalitésDict
étapes/observation/image Image (120, 120, 3) uint8 Observation RVB de la caméra principale.
étapes/observation/état Tenseur (13,) flotteur32 L'état du robot comprend [3x positions de l'effecteur final, 3x angles d'Euler, 6x angles d'articulation du robot, 1x position de la pince].
étapes/récompense Scalaire flotteur32 Récompense si fournie, 1 à la dernière étape pour les démos.
@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},
}