- 설명 :
Franka 천 상호작용 작업
소스 코드 :
tfds.robotics.rtx.UscClothSimConvertedExternallyToRlds
버전 :
-
0.1.0
(기본값): 최초 릴리스입니다.
-
다운로드 크기 :
Unknown size
데이터세트 크기 :
254.52 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 800 |
'val' | 200 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(4,), dtype=float32, description=Robot action, consists of x,y,z goal and picker commandpicker<0.5 = open, picker>0.5 = close.),
'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=(32, 32, 3), dtype=uint8, description=Image observation of cloth.),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward as a normalized performance metric in [0, 1].0 = no change from initial state. 1 = perfect fold.-ve performance means the cloth is worse off than initial state.),
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
에피소드_메타데이터 | 특징Dict | |||
에피소드_메타데이터/파일_경로 | 텍스트 | 끈 | 원본 데이터 파일의 경로입니다. | |
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (4,) | float32 | 로봇 동작은 x,y,z 목표와 선택기 명령으로 구성됩니다.picker<0.5 = 열기, 선택기>0.5 = 닫기. |
걸음수/할인 | 스칼라 | float32 | 할인이 제공되면 기본값은 1입니다. | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/언어_임베딩 | 텐서 | (512,) | float32 | 코나 언어 임베딩. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5를 참조하세요. |
단계/언어_지시 | 텍스트 | 끈 | 언어 교육. | |
단계/관찰 | 특징Dict | |||
단계/관찰/이미지 | 영상 | (32, 32, 3) | uint8 | 천의 이미지 관찰. |
걸음수/보상 | 스칼라 | float32 | [0, 1]의 정규화된 성능 지표로 보상합니다. 0 = 초기 상태에서 변화가 없습니다. 1 = 완벽한 접힘.-ve 성능은 천이 초기 상태보다 더 나쁘다는 것을 의미합니다. |
감독되는 키 (
as_supervised
doc 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ):
- 인용 :
@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}
}