berkeley_autolab_ur5

  • Descrição :

UR5 realizando tarefas de manipulação de tecido, escolha de local, etc.

Dividir Exemplos
'test' 104
'train' 896
  • Estrutura de recursos :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'gripper_closedness_action': float32,
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'terminate_episode': float32,
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'hand_image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'image_with_depth': Image(shape=(480, 640, 1), dtype=float32),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
            'robot_state': Tensor(shape=(15,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • Documentação de recursos :
Recurso Aula Forma Tipo D Descrição
RecursosDict
passos Conjunto de dados
etapas/ação RecursosDict
etapas/ação/gripper_closedness_action Tensor float32 1 se a garra estiver fechada, -1 se a garra estiver aberta, 0 se não houver alteração.
etapas/ação/rotação_delta Tensor (3,) float32 Mudança delta em rotação, inclinação e guinada.
etapas/ação/terminar_episódio Tensor float32
passos/ação/vetor_mundo Tensor (3,) float32 Mudança delta em XYZ.
passos/é_primeiro Tensor bool
passos/é_último Tensor bool
etapas/is_terminal Tensor bool
etapas/observação RecursosDict
passos/observação/imagem_da_mão Imagem (480, 640, 3) uint8
passos/observação/imagem Imagem (480, 640, 3) uint8
etapas/observação/imagem_com_profundidade Imagem (480, 640, 1) float32
etapas/observação/integração_de_linguagem_natural Tensor (512,) float32
etapas/observação/instrução_de_linguagem_natural Tensor corda
etapas/observação/robot_state Tensor (15,) float32 A explicação do estado do robô pode ser encontrada em https://sites.google.com/corp/view/berkeley-ur5
passos/recompensa Escalar float32
  • Citação :
@misc{BerkeleyUR5Website,
  title = {Berkeley {UR5} Demonstration Dataset},
  author = {Lawrence Yunliang Chen and Simeon Adebola and Ken Goldberg},
  howpublished = {https://sites.google.com/view/berkeley-ur5/home},
}