ucsd_pick_and_place_dataset_converted_externally_to_rlds

  • Sự miêu tả :

xArm chọn và đặt đồ vật bằng thiết bị phân tâm

Tách ra Ví dụ
'train' 1.355
  • Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'disclaimer': Text(shape=(), dtype=string),
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
        'n_transitions': Scalar(shape=(), dtype=int32, description=Number of transitions in the episode.),
        'success': Scalar(shape=(), dtype=bool, description=True if the last state of an episode is a success state, False otherwise.),
        'success_labeled_by': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(4,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x gripper velocities,1x gripper open/close torque].),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32, description=Kona language embedding. See https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5),
        'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=Camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x gripper position,3x gripper orientation, 1x finger distance].),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • Tài liệu tính năng :
Tính năng Lớp học Hình dạng loại D Sự miêu tả
Tính năngDict
tập_siêu dữ liệu Tính năngDict
tập_siêu dữ liệu/tuyên bố từ chối trách nhiệm Chữ sợi dây Tuyên bố từ chối trách nhiệm về tập cụ thể.
tập_siêu dữ liệu/file_path Chữ sợi dây Đường dẫn tới file dữ liệu gốc.
tập_siêu dữ liệu/n_transitions vô hướng int32 Số lần chuyển cảnh trong tập.
tập_siêu dữ liệu/thành công vô hướng bool Đúng nếu trạng thái cuối cùng của tập là trạng thái thành công, nếu không thì Sai.
tập_siêu dữ liệu/thành công_labeled_by Chữ sợi dây Ai đã dán nhãn thành công (và qua đó là phần thưởng) của tập phim. Có thể là một trong: [con người, người phân loại].
bước Tập dữ liệu
bước/hành động Tenxơ (4,) phao32 Hành động của robot, bao gồm [vận tốc kẹp gấp 3 lần, mô-men xoắn đóng/mở kẹp gấp 1 lần].
bước/giảm giá vô hướng phao32 Giảm giá nếu được cung cấp, mặc định là 1.
bước/is_first Tenxơ bool
bước/is_last Tenxơ bool
bước/is_terminal Tenxơ bool
các bước/ngôn ngữ_embedding Tenxơ (512,) phao32 Nhúng ngôn ngữ Kona. Xem https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoding-large/5
các bước/ngôn ngữ_instruction Chữ sợi dây Giảng dạy ngôn ngữ.
bước/quan sát Tính năngDict
bước/quan sát/hình ảnh Hình ảnh (224, 224, 3) uint8 Camera quan sát RGB.
bước/quan sát/trạng thái Tenxơ (7,) phao32 Trạng thái robot, bao gồm [vị trí kẹp 3x, hướng kẹp 3x, khoảng cách ngón tay 1x].
bước/phần thưởng vô hướng phao32 Phần thưởng nếu được cung cấp, 1 ở bước cuối cùng cho bản demo.
@preprint{Feng2023Finetuning,
    title={Finetuning Offline World Models in the Real World},
    author={Yunhai Feng, Nicklas Hansen, Ziyan Xiong, Chandramouli Rajagopalan, Xiaolong Wang},
    year={2023}
}