berkeley_cable_routing

• Descrizione :

Instradamento del cavo nei morsetti sul piano del tavolo

• Pagina iniziale : https://sites.google.com/view/cablerouting/home

• Codice sorgente : tfds.robotics.rtx.BerkeleyCableRouting

• Versioni :

  • 0.1.0 (predefinito): versione iniziale.

• Dimensioni del download : Unknown size

• Dimensioni del set di dati : 4.67 GiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

Diviso	Esempi
'test'	165
'train'	1.482

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Angular velocity about the z axis.),
            'terminate_episode': float32,
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Velocity in XYZ.),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
            'robot_state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'top_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
            'wrist225_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
            'wrist45_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
passi	Set di dati
passi/azione	CaratteristicheDict
passi/azione/rotazione_delta	Tensore	(3,)	float32	Velocità angolare attorno all'asse z.
passaggi/azione/termina_episodio	Tensore		float32
passi/azione/vettore_mondo	Tensore	(3,)	float32	Velocità in XYZ.
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	CaratteristicheDict
passi/osservazione/immagine	Immagine	(128, 128, 3)	uint8
passaggi/osservazione/incorporamento_linguaggio_naturale	Tensore	(512,)	float32
passi/osservazione/istruzione_linguaggio_naturale	Tensore		corda
passi/osservazione/stato_robot	Tensore	(7,)	float32
passi/osservazione/top_image	Immagine	(128, 128, 3)	uint8
passi/osservazione/wrist225_image	Immagine	(128, 128, 3)	uint8
passi/osservazione/polso45_immagine	Immagine	(128, 128, 3)	uint8
passi/ricompensa	Scalare		float32

• Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@article{luo2023multistage,
  author    = {Jianlan Luo and Charles Xu and Xinyang Geng and Gilbert Feng and Kuan Fang and Liam Tan and Stefan Schaal and Sergey Levine},
  title     = {Multi-Stage Cable Routing through Hierarchical Imitation Learning},
  journal   = {arXiv pre-print},
  year      = {2023},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2307.08927},
}