usc_cloth_sim_converted_externally_to_rlds

  • Sự miêu tả :

Nhiệm vụ tương tác vải Franka

Tách ra Ví dụ
'train' 800
'val' 200
  • Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    '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({
            'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • 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/file_path Chữ sợi dây Đường dẫn tới file dữ liệu gốc.
bước Tập dữ liệu
bước/hành động Tenxơ (4,) phao32 Hành động của rô-bốt, bao gồm mục tiêu x,y,z và bộ chọn lệnh chọn<0,5 = mở, bộ chọn>0,5 = đóng.
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 (32, 32, 3) uint8 Quan sát hình ảnh của vải.
bước/phần thưởng Vô hướng phao32 Phần thưởng dưới dạng chỉ số hiệu suất được chuẩn hóa trong [0, 1].0 = không thay đổi so với trạng thái ban đầu. 1 = hiệu suất gấp hoàn hảo có nghĩa là vải kém hơn trạng thái ban đầu.
@article{salhotra2022dmfd,
    author={Salhotra, Gautam and Liu, I-Chun Arthur and Dominguez-Kuhne, Marcus and Sukhatme, Gaurav S.},
    journal={IEEE Robotics and Automation Letters},
    title={Learning Deformable Object Manipulation From Expert Demonstrations},
    year={2022},
    volume={7},
    number={4},
    pages={8775-8782},
    doi={10.1109/LRA.2022.3187843}
}