berkeley_fanuc_manipulacja

  • Opis :

Robot Fanuc wykonujący różne zadania manipulacyjne

Podział Przykłady
'train' 415
  • Struktura funkcji :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': Scalar(shape=(), 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({
            'end_effector_state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(13,), dtype=float32),
            'wrist_image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształt Typ D Opis
FunkcjeDykt
metadane_odcinka FunkcjeDykt
metadane_odcinka/ścieżka_pliku Tekst strunowy Ścieżka do oryginalnego pliku danych.
kroki Zbiór danych
kroki/akcja Napinacz (6,) pływak32 Akcja robota składa się z [dx, dy, dz] i [droll, dpitch, dyaw]
kroki/rabat Skalarny pływak32 Rabat, jeśli jest podany, domyślnie wynosi 1.
kroki/jest_pierwszy Napinacz bool
kroki/jest_ostatni Napinacz bool
kroki/is_terminal Napinacz bool
kroki/osadzanie_języka Napinacz (512,) pływak32 Osadzanie języka Kona. Zobacz https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
kroki/instrukcja_językowa Tekst strunowy Instrukcja językowa.
kroki/obserwacje FunkcjeDykt
kroki/obserwacja/stan_efektora końcowego Napinacz (7,) pływak32 Stan efektora końcowego chwytaka robota, składa się z [x, y, z] i 4x kwaternionu
kroki/obserwacja/obraz Obraz (224, 224, 3) uint8 Główna kamera obserwacji RGB.
kroki/obserwacja/stan Napinacz (13,) pływak32 Stan przegubów robota, składa się z [6x kątów przegubów robota, 1x stanu otwartego chwytaka, 6x prędkości przegubów robota].
kroki/obserwacja/obraz_nadgarstka Obraz (224, 224, 3) uint8 Kamera nadgarstkowa do obserwacji RGB.
kroki/nagroda Skalarny pływak32 Nagroda, jeśli jest zapewniona, 1 na ostatnim etapie w przypadku wersji demonstracyjnych.
  • Cytat :
@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},
}