ऑस्टिन_सेलर_डेटासेट_कन्वर्टेड_एक्सटर्नली_टू_आरएलडीएस

  • विवरण :

फ्रेंका टेबलसेटिंग कार्य

विभाजित करना उदाहरण
'train' 240
  • फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x ee relative pos, 3x ee relative rotation, 1x gripper action].),
        '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=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=Default robot state, consists of [3x robot ee pos, 3x ee quat, 1x gripper state].),
            'state_ee': Tensor(shape=(16,), dtype=float32, description=End-effector state, represented as 4x4 homogeneous transformation matrix of ee pose.),
            'state_gripper': Tensor(shape=(1,), dtype=float32, description=Robot gripper opening width. Ranges between ~0 (closed) to ~0.077 (open)),
            'state_joint': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot 7-dof joint information (not used in original SAILOR dataset).),
            'wrist_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Wrist camera RGB observation.),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=True on last step of the episode.),
    }),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीप्रकार विवरण
फीचर्सडिक्ट
एपिसोड_मेटाडेटा फीचर्सडिक्ट
एपिसोड_मेटाडेटा/फ़ाइल_पथ मूलपाठ डोरी मूल डेटा फ़ाइल का पथ.
कदम डेटासेट
कदम/कार्रवाई टेन्सर (7,) फ्लोट32 रोबोट क्रिया में [3x ईई सापेक्ष स्थिति, 3x ईई सापेक्ष घुमाव, 1x ग्रिपर क्रिया] शामिल है।
कदम/छूट अदिश फ्लोट32 यदि छूट प्रदान की गई है, तो डिफ़ॉल्ट 1 है।
चरण/पहला है टेन्सर बूल
चरण/अंतिम है टेन्सर बूल
चरण/is_terminal टेन्सर बूल
चरण/भाषा_एम्बेडिंग टेन्सर (512,) फ्लोट32 कोना भाषा एम्बेडिंग. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 देखें
चरण/भाषा_निर्देश मूलपाठ डोरी भाषा निर्देश.
कदम/अवलोकन फीचर्सडिक्ट
चरण/अवलोकन/छवि छवि (128, 128, 3) uint8 मुख्य कैमरा आरजीबी अवलोकन।
चरण/अवलोकन/स्थिति टेन्सर (8,) फ्लोट32 डिफ़ॉल्ट रोबोट स्थिति में [3x रोबोट ईई पॉज़, 3x ईई क्वाट, 1x ग्रिपर स्थिति] शामिल है।
चरण/अवलोकन/state_ee टेन्सर (16,) फ्लोट32 अंतिम-प्रभावक स्थिति, ई पोज़ के 4x4 सजातीय परिवर्तन मैट्रिक्स के रूप में दर्शायी जाती है।
चरण/अवलोकन/स्टेट_ग्रिपर टेन्सर (1,) फ्लोट32 रोबोट ग्रिपर खोलने की चौड़ाई। ~0 (बंद) से ~0.077 (खुला) के बीच रेंज
चरण/अवलोकन/state_joint टेन्सर (7,) फ्लोट32 रोबोट 7-डोफ़ संयुक्त जानकारी (मूल SAILOR डेटासेट में उपयोग नहीं की गई)।
चरण/अवलोकन/कलाई_छवि छवि (128, 128, 3) uint8 कलाई कैमरा आरजीबी अवलोकन।
कदम/इनाम अदिश फ्लोट32 एपिसोड के अंतिम चरण पर सच है।
  • उद्धरण :
@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}
    }