- Описание :
Задания по манипуляциям с настольными манипуляциями Franka
Домашняя страница : https://ut-austin-rpl.github.io/sirius/
Исходный код :
tfds.robotics.rtx.AustinSiriusDatasetConvertedExternallyToRlds
Версии :
-
0.1.0
(по умолчанию): первоначальный выпуск.
-
Размер загрузки :
Unknown size
Размер набора данных :
6.55 GiB
Автокэширование ( документация ): Нет
Расколы :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 559 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
'action_mode': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
'intv_label': Tensor(shape=(1,), 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=(84, 84, 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=(84, 84, 3), dtype=uint8),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
}),
})
- 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,) | поплавок32 | Действие робота состоит из [3х относительного положения ee, 3х относительного вращения ee, 1 действия захвата]. |
шаги/action_mode | Тензор | (1,) | поплавок32 | Тип взаимодействия. -1: первоначальная человеческая демонстрация. 1: вмешательство. 0: автономное выполнение робота (включая класс предварительного вмешательства) |
шаги/скидка | Скаляр | поплавок32 | Скидка, если она предусмотрена, по умолчанию равна 1. | |
шаги/intv_label | Тензор | (1,) | поплавок32 | То же, что и action_modes, за исключением того, что 15 временных шагов, предшествующих вмешательству, помечены как -10. |
шаги/is_first | Тензор | логическое значение | ||
шаги/is_last | Тензор | логическое значение | ||
шаги/is_terminal | Тензор | логическое значение | ||
шаги/language_embedding | Тензор | (512,) | поплавок32 | 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 | (84, 84, 3) | uint8 | Основная камера наблюдения RGB. |
шаги/наблюдение/состояние | Тензор | (8,) | поплавок32 | Состояние робота по умолчанию состоит из [7 состояний суставов робота, 1 состояния захвата]. |
шаги/наблюдение/state_ee | Тензор | (16,) | поплавок32 | Состояние конечного эффектора, представленное как однородная матрица преобразования ee-позы 4x4. |
шаги/наблюдение/state_gripper | Тензор | (1,) | поплавок32 | Ширина открытия захвата робота. Диапазон значений от ~0 (закрыт) до ~0,077 (открыт). |
шаги/наблюдение/state_joint | Тензор | (7,) | поплавок32 | Робот 7-доф суставной информации. |
шаги/наблюдение/wrist_image | Изображение | (84, 84, 3) | uint8 | Наручная камера наблюдения RGB. |
шаги/награда | Скаляр | поплавок32 | Награда, если предусмотрена, 1 на последнем этапе демоверсий. |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised
):None
Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@inproceedings{liu2022robot,
title = {Robot Learning on the Job: Human-in-the-Loop Autonomy and Learning During Deployment},
author = {Huihan Liu and Soroush Nasiriany and Lance Zhang and Zhiyao Bao and Yuke Zhu},
booktitle = {Robotics: Science and Systems (RSS)},
year = {2023}
}