- 설명 :
xArm 개체 선택 및 배치
홈페이지 : --
소스 코드 :
tfds.robotics.rtx.UtokyoXarmPickAndPlaceConvertedExternallyToRlds
버전 :
-
0.1.0
(기본값): 최초 릴리스입니다.
-
다운로드 크기 :
Unknown size
데이터세트 크기 :
1.29 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 92 |
'val' | 10 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x EEF position, 3x EEF orientation yaw/pitch/roll, 1x gripper open/close position].),
'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({
'end_effector_pose': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=Robot end effector pose, consists of [3x EEF position, 3x EEF orientation yaw/pitch/roll].),
'hand_image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=Hand camera RGB observation.),
'image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
'image2': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=Another camera RGB observation from different view point.),
'joint_state': Tensor(shape=(14,), dtype=float32, description=Robot joint state, consists of [7x robot joint angles, 7x robot joint velocity].),
'joint_trajectory': Tensor(shape=(21,), dtype=float32, description=Robot joint trajectory, consists of [7x robot joint angles, 7x robot joint velocity, 7x robot joint acceralation].),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
에피소드_메타데이터 | 특징Dict | |||
에피소드_메타데이터/파일_경로 | 텍스트 | 끈 | 원본 데이터 파일의 경로입니다. | |
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (7,) | float32 | 로봇 동작은 [3x EEF 위치, 3x EEF 방향 요/피치/롤, 1x 그리퍼 열기/닫기 위치]로 구성됩니다. |
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/end_effor_pose | 텐서 | (6,) | float32 | 로봇 엔드 이펙터 포즈는 [3x EEF 위치, 3x EEF 방향 요/피치/롤]로 구성됩니다. |
단계/관찰/손_이미지 | 영상 | (224, 224, 3) | uint8 | 핸드카메라 RGB 관찰. |
단계/관찰/이미지 | 영상 | (224, 224, 3) | uint8 | 메인 카메라 RGB 관찰. |
단계/관찰/이미지2 | 영상 | (224, 224, 3) | uint8 | 다른 시점에서 또 다른 카메라 RGB 관찰. |
단계/관찰/joint_state | 텐서 | (14,) | float32 | 로봇 관절 상태는 [7x 로봇 관절 각도, 7x 로봇 관절 속도]로 구성됩니다. |
단계/관찰/joint_trajectory | 텐서 | (21,) | float32 | 로봇 관절 궤적은 [7x 로봇 관절 각도, 7x 로봇 관절 속도, 7x 로봇 관절 가속도]로 구성됩니다. |
걸음수/보상 | 스칼라 | float32 | 제공되는 경우 보상, 데모의 마지막 단계에서 1개. |
감독되는 키 (
as_supervised
doc 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ): 누락되었습니다.
인용 :
@misc{matsushima2023weblab,
title={Weblab xArm Dataset},
author={Tatsuya Matsushima and Hiroki Furuta and Yusuke Iwasawa and Yutaka Matsuo},
year={2023},
}