usc_cloth_sim_converted_externally_to_rlds

  • คำอธิบาย :

งานโต้ตอบผ้า Franka

แยก ตัวอย่าง
'train' 800
'val' 200
  • โครงสร้างคุณสมบัติ :
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),
    }),
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง ประเภทD คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
ตอนที่_ข้อมูลเมตา คุณสมบัติDict
ตอนที่_metadata/file_path ข้อความ เชือก เส้นทางไปยังไฟล์ข้อมูลต้นฉบับ
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (4,) ลอย32 การกระทำของหุ่นยนต์ ประกอบด้วยเป้าหมาย x,y,z และตัวเลือกคำสั่งตัวเลือก<0.5 = เปิด ตัวเลือก>0.5 = ปิด
ขั้นตอน/ส่วนลด สเกลาร์ ลอย32 ส่วนลดหากมีให้ ค่าเริ่มต้นคือ 1
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ภาษา_embedding เทนเซอร์ (512,) ลอย32 การฝังภาษาโคน่า ดู https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
ขั้นตอน/Language_instruction ข้อความ เชือก การสอนภาษา.
ขั้นตอน/การสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/ภาพ ภาพ (32, 32, 3) uint8 การสังเกตภาพผ้า
ขั้นตอน/รางวัล สเกลาร์ ลอย32 รางวัลเป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพมาตรฐานใน [0, 1].0 = ไม่มีการเปลี่ยนแปลงจากสถานะเริ่มต้น 1 = ประสิทธิภาพการพับที่สมบูรณ์แบบ - ve หมายความว่าผ้าหลุดออกมาแย่กว่าสถานะเริ่มต้น
@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}
}