utokyo_xarm_pick_and_place_converted_externally_to_rlds

  • Descrizione :

xArm raccoglie e posiziona oggetti

Diviso Esempi
'train' 92
'val' 10
  • Struttura delle caratteristiche :
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.),
    }),
})
  • 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 (7,) float32 L'azione del robot consiste in [3x posizione EEF, 3x orientamento EEF imbardata/beccheggio/rollio, 1x posizione di apertura/chiusura della pinza].
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/end_effector_pose Tensore (6,) float32 La posa dell'effettore finale del robot consiste in [3x posizione EEF, 3x orientamento EEF imbardata/beccheggio/rollio].
passi/osservazione/immagine_mano Immagine (224, 224, 3) uint8 Osservazione RGB con fotocamera manuale.
passi/osservazione/immagine Immagine (224, 224, 3) uint8 Osservazione RGB della fotocamera principale.
passi/osservazione/immagine2 Immagine (224, 224, 3) uint8 Un'altra osservazione RGB della telecamera da un diverso punto di vista.
passi/osservazione/joint_state Tensore (14,) float32 Stato del giunto del robot, costituito da [7x angoli del giunto del robot, 7x velocità del giunto del robot].
passi/osservazione/traiettoria_congiunta Tensore (21,) float32 Traiettoria del giunto del robot, composta da [7x angoli del giunto del robot, 7x velocità del giunto del robot, 7x accelerazione del giunto del robot].
passi/ricompensa Scalare float32 Ricompensa se fornita, 1 nel passaggio finale per le demo.
@misc{matsushima2023weblab,
  title={Weblab xArm Dataset},
  author={Tatsuya Matsushima and Hiroki Furuta and Yusuke Iwasawa and Yutaka Matsuo},
  year={2023},
}