- Descripción :
Tareas de preparación de la mesa de Franka
Página de inicio : https://ut-austin-rpl.github.io/sailor/
Código fuente :
tfds.robotics.rtx.AustinSailorDatasetConvertedExternallyToRlds
Versiones :
-
0.1.0
(predeterminado): versión inicial.
-
Tamaño de descarga :
Unknown size
Tamaño del conjunto de datos :
18.85 GiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No
Divisiones :
Dividir | Ejemplos |
---|---|
'train' | 240 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(7,), 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=(128, 128, 3), dtype=uint8),
'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
'state_ee': Tensor(shape=(16,), dtype=float32),
'state_gripper': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
'state_joint': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
'wrist_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
}),
})
- Documentación de funciones :
Característica | Clase | Forma | tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
FuncionesDict | ||||
episodio_metadatos | FuncionesDict | |||
metadatos_episodio/ruta_archivo | Texto | cadena | Ruta al archivo de datos original. | |
pasos | Conjunto de datos | |||
pasos/acción | Tensor | (7,) | flotador32 | La acción del robot consta de [3x ee posición relativa, 3x ee rotación relativa, 1x acción de pinza]. |
pasos/descuento | Escalar | flotador32 | Descuento si se proporciona, el valor predeterminado es 1. | |
pasos/es_primero | Tensor | booleano | ||
pasos/es_último | Tensor | booleano | ||
pasos/es_terminal | Tensor | booleano | ||
pasos/idioma_incrustación | Tensor | (512,) | flotador32 | Incorporación del lenguaje Kona. Consulte https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
pasos/instrucción_idioma | Texto | cadena | Instrucción de idiomas. | |
pasos/observación | FuncionesDict | |||
pasos/observación/imagen | Imagen | (128, 128, 3) | uint8 | Observación RGB de la cámara principal. |
pasos/observación/estado | Tensor | (8,) | flotador32 | El estado predeterminado del robot consta de [3x robot ee pos, 3x ee quat, 1x estado de pinza]. |
pasos/observación/estado_ee | Tensor | (dieciséis,) | flotador32 | Estado efector final, representado como una matriz de transformación homogénea de 4x4 de pose ee. |
pasos/observación/state_gripper | Tensor | (1,) | flotador32 | Ancho de apertura de la pinza del robot. Varía entre ~0 (cerrado) y ~0,077 (abierto) |
pasos/observación/state_joint | Tensor | (7,) | flotador32 | Información conjunta del robot de 7 grados (no utilizada en el conjunto de datos original de SAILOR). |
pasos/observación/imagen_muñeca | Imagen | (128, 128, 3) | uint8 | Cámara de muñeca de observación RGB. |
pasos/recompensa | Escalar | flotador32 | Cierto en el último paso del episodio. |
Claves supervisadas (ver documento
as_supervised
):None
Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.
Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Cita :
@inproceedings{nasiriany2022sailor,
title={Learning and Retrieval from Prior Data for Skill-based Imitation Learning},
author={Soroush Nasiriany and Tian Gao and Ajay Mandlekar and Yuke Zhu},
booktitle={Conference on Robot Learning (CoRL)},
year={2022}
}