asu_table_top_converted_externally_to_rlds

  • Описание :

UR5 выполнение настольных задач по выбору/размещению/повороту

Расколоть Примеры
'train' 110
  • Структура функции :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [7x joint velocities, 2x gripper velocities, 1x terminate episode].),
        'action_delta': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot delta action, consists of [7x joint velocities, 2x gripper velocities, 1x terminate episode].),
        'action_inst': Text(shape=(), dtype=string),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),
        'goal_object': Text(shape=(), dtype=string),
        'ground_truth_states': FeaturesDict({
            'EE': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=xyzrpy),
            'bottle': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=xyzrpy),
            'bread': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=xyzrpy),
            'coke': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=xyzrpy),
            'cube': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=xyzrpy),
            'milk': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=xyzrpy),
            'pepsi': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=xyzrpy),
        }),
        '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=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [6x robot joint angles, 1x gripper position].),
            'state_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot joint velocity, consists of [6x robot joint angles, 1x gripper position].),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • Функциональная документация :
Особенность Сорт Форма Дтип Описание
ВозможностиDict
эпизод_метаданные ВозможностиDict
метаданные_эпизода/путь_к файлу Текст нить Путь к исходному файлу данных.
шаги Набор данных
шаги/действия Тензор (7,) float32 Действие робота состоит из [7 скоростей суставов, 2 скоростей захвата, 1 эпизод завершения].
шаги/action_delta Тензор (7,) float32 Дельта-действие робота состоит из [7 скоростей суставов, 2 скоростей захвата, 1 эпизод завершения].
шаги/action_inst Текст нить Действие, которое необходимо выполнить.
шаги/скидка Скаляр float32 Скидка, если она предусмотрена, по умолчанию равна 1.
шаги/целевой_объект Текст нить Объект, которым нужно манипулировать.
шаги/ground_truth_states ВозможностиDict
шаги/ground_truth_states/EE Тензор (6,) float32 ксизрпи
шаги/ground_truth_states/бутылка Тензор (6,) float32 ксизрпи
шаги/ground_truth_states/хлеб Тензор (6,) float32 ксизрпи
шаги/ground_truth_states/кокс Тензор (6,) float32 ксизрпи
шаги/ground_truth_states/cube Тензор (6,) float32 ксизрпи
шаги/ground_truth_states/молоко Тензор (6,) float32 ксизрпи
шаги/ground_truth_states/pepsi Тензор (6,) float32 ксизрпи
шаги/is_first Тензор логическое значение
шаги/is_last Тензор логическое значение
шаги/is_terminal Тензор логическое значение
шаги/language_embedding Тензор (512,) float32 Встраивание языка Kona. См. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 .
шаги/language_instruction Текст нить Языковое обучение.
шаги/наблюдение ВозможностиDict
шаги/наблюдение/изображение Изображение (224, 224, 3) uint8 Основная камера наблюдения RGB.
шаги/наблюдение/состояние Тензор (7,) float32 Состояние робота состоит из [6 углов шарниров робота, 1 положения захвата].
шаги/наблюдение/state_vel Тензор (7,) float32 Скорость сустава робота состоит из [6 углов шарнира робота, 1 положения захвата].
шаги/награда Скаляр float32 Награда, если предусмотрена, 1 на последнем этапе демоверсий.
  • Цитата :
@inproceedings{zhou2023modularity,
  title={Modularity through Attention: Efficient Training and Transfer of Language-Conditioned Policies for Robot Manipulation},
  author={Zhou, Yifan and Sonawani, Shubham and Phielipp, Mariano and Stepputtis, Simon and Amor, Heni},
  booktitle={Conference on Robot Learning},
  pages={1684--1695},
  year={2023},
  organization={PMLR}
}
@article{zhou2023learning,
  title={Learning modular language-conditioned robot policies through attention},
  author={Zhou, Yifan and Sonawani, Shubham and Phielipp, Mariano and Ben Amor, Heni and Stepputtis, Simon},
  journal={Autonomous Robots},
  pages={1--21},
  year={2023},
  publisher={Springer}
}