tokyo_u_lsmo_converted_externally_to_rlds

Descrição :

trajetória de planejamento de movimento de tarefas de escolha de local

Página inicial : https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/02783649211044405
Código fonte : tfds.robotics.rtx.TokyoULsmoConvertedExternallyToRlds
Versões :
- 0.1.0 (padrão): versão inicial.
Tamanho do download : Unknown size
Tamanho do conjunto de dados : 335.71 MiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Divisões :

Dividir	Exemplos
`'train'`	50

Estrutura de recursos :

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),
    }),
})

Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
episódio_metadados	RecursosDict
episódio_metadados/caminho_do_arquivo	Texto		corda	Caminho para o arquivo de dados original.
passos	Conjunto de dados
etapas/ação	Tensor	(7,)	float32	A ação do robô consiste em [3x posição do efetor final, 3x ângulos de Euler, 1x ação da pinça].
passos/desconto	Escalar		float32	Desconto, se fornecido, o padrão é 1.
passos/é_primeiro	Tensor		bool
passos/é_último	Tensor		bool
etapas/is_terminal	Tensor		bool
etapas/idioma_incorporação	Tensor	(512,)	float32	Incorporação da linguagem Kona. Consulte https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
etapas/instrução_idioma	Texto		corda	Instrução de Idiomas.
etapas/observação	RecursosDict
passos/observação/imagem	Imagem	(120, 120, 3)	uint8	Observação RGB da câmera principal.
etapas/observação/estado	Tensor	(13,)	float32	O estado do robô consiste em [3x posição do efetor final, 3x ângulos de Euler, 6x ângulos de articulação do robô, 1x posição da pinça].
passos/recompensa	Escalar		float32	Recompensa, se fornecida, 1 na etapa final para demonstrações.

Chaves supervisionadas (consulte o documento as_supervised ): None
Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.
Exemplos ( tfds.as_dataframe ): Ausente.
Citação :

@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},
}