berkeley_fanuc_manipulation

  • คำอธิบาย :

หุ่นยนต์ Fanuc ทำหน้าที่จัดการต่างๆ

แยก ตัวอย่าง
'train' 415
  • โครงสร้างคุณสมบัติ :
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.),
    }),
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง ประเภทD คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
ตอนที่_ข้อมูลเมตา คุณสมบัติDict
ตอนที่_metadata/file_path ข้อความ เชือก เส้นทางไปยังไฟล์ข้อมูลต้นฉบับ
ขั้นตอน ชุดข้อมูล
ขั้นตอน/การดำเนินการ เทนเซอร์ (6,) ลอย32 การกระทำของหุ่นยนต์ประกอบด้วย [dx, dy, dz] และ [droll, dpitch, dyaw]
ขั้นตอน/ส่วนลด สเกลาร์ ลอย32 ส่วนลดหากมีให้ ค่าเริ่มต้นคือ 1
ขั้นตอน/is_first เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_last เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/is_terminal เทนเซอร์ บูล
ขั้นตอน/ภาษา_embedding เทนเซอร์ (512,) ลอย32 การฝังภาษาโคน่า ดู https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
ขั้นตอน/Language_instruction ข้อความ เชือก การสอนภาษา.
ขั้นตอน/การสังเกต คุณสมบัติDict
ขั้นตอน/การสังเกต/end_effector_state เทนเซอร์ (7,) ลอย32 สถานะเอฟเฟกต์ส่วนปลายของมือจับหุ่นยนต์ ประกอบด้วย [x, y, z] และ 4x ควอเทอร์เนียน
ขั้นตอน/การสังเกต/ภาพ ภาพ (224, 224, 3) uint8 การสังเกต RGB ของกล้องหลัก
ขั้นตอน/การสังเกต/สถานะ เทนเซอร์ (13,) ลอย32 สถานะของข้อต่อหุ่นยนต์ ประกอบด้วย [มุมข้อต่อของหุ่นยนต์ 6x, สถานะเปิดของกริปเปอร์ 1x, ความเร็วของข้อต่อของหุ่นยนต์ 6x]
ขั้นตอน/การสังเกต/wrist_image ภาพ (224, 224, 3) uint8 การสังเกต RGB ของกล้องข้อมือ
ขั้นตอน/รางวัล สเกลาร์ ลอย32 รางวัลหากมีให้ 1 ในขั้นตอนสุดท้ายสำหรับการสาธิต
  • การอ้างอิง :
@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},
}