usc_cloth_sim_converted_externally_to_rlds

  • Descrizione :

Compiti di interazione con i tessuti di Franka

Diviso Esempi
'train' 800
'val' 200
  • Struttura delle caratteristiche :
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),
    }),
})
  • 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 (4,) float32 L'azione del robot consiste nell'obiettivo x,y,z e nel selettore commandpicker<0,5 = apri, selettore>0,5 = chiudi.
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 (32, 32, 3) uint8 Osservazione dell'immagine del tessuto.
passi/ricompensa Scalare float32 Ricompensa come metrica di prestazione normalizzata in [0, 1].0 = nessun cambiamento rispetto allo stato iniziale. 1 = piega perfetta significa che il tessuto è in condizioni peggiori rispetto allo stato iniziale.
@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}
}