berkeley_fanuc_manipulation

  • وصف :

يقوم الروبوت Fanuc بمهام معالجة مختلفة

ينقسم أمثلة
'train' 415
  • هيكل الميزة :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [dx, dy, dz] and [droll, dpitch, dyaw]),
        '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({
            'end_effector_state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot gripper end effector state, consists of [x, y, z] and 4x quaternion),
            'image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(13,), dtype=float32, description=Robot joints state, consists of [6x robot joint angles, 1x gripper open status, 6x robot joint velocities].),
            'wrist_image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=Wrist camera RGB observation.),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • وثائق الميزة :
ميزة فصل شكل نوع D وصف
المميزاتDict
الحلقة_البيانات الوصفية المميزاتDict
Episode_metadata/file_path نص خيط المسار إلى ملف البيانات الأصلي.
خطوات مجموعة البيانات
الخطوات/الإجراء الموتر (6،) float32 عمل الروبوت، يتكون من [dx، dy، dz] و[droll، dpitch، dyaw]
الخطوات/الخصم العددية float32 الخصم إذا تم توفيره، الافتراضي هو 1.
الخطوات/is_first الموتر منطقي
الخطوات/is_last الموتر منطقي
الخطوات/is_terminal الموتر منطقي
الخطوات/language_embedding الموتر (512،) float32 تضمين لغة كونا. راجع https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
الخطوات/language_instruction نص خيط تعليم اللغة.
الخطوات/الملاحظة المميزاتDict
الخطوات/الملاحظة/end_effector_state الموتر (7،) float32 تتكون حالة المستجيب النهائي لمقبض الروبوت من [x، y، z] و4x quaternion
الخطوات/الملاحظة/الصورة صورة (224، 224، 3) uint8 مراقبة الكاميرا الرئيسية RGB.
الخطوات/الملاحظة/الحالة الموتر (13،) float32 حالة مفاصل الروبوت، تتكون من [6x زوايا مفصل الروبوت، 1x حالة فتح القابض، 6x سرعات مفصل الروبوت].
الخطوات/الملاحظة/wrist_image صورة (224، 224، 3) uint8 مراقبة كاميرا المعصم RGB.
خطوات/مكافأة العددية float32 مكافأة إذا تم توفيرها، 1 في الخطوة النهائية للعروض التوضيحية.
  • الاقتباس :
@article{fanuc_manipulation2023,
  title={Fanuc Manipulation: A Dataset for Learning-based Manipulation with FANUC Mate 200iD Robot},
  author={Zhu, Xinghao and Tian, Ran and Xu, Chenfeng and Ding, Mingyu and Zhan, Wei and Tomizuka, Masayoshi},
  year={2023},
}