- Descripción :
navegación en el pasillo
Página de inicio : https://arxiv.org/abs/1709.10489
Código fuente :
tfds.robotics.rtx.BerkeleyGnmCoryHall
Versiones :
-
0.1.0
(predeterminado): versión inicial.
-
Tamaño de descarga :
Unknown size
Tamaño del conjunto de datos :
1.39 GiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No
Divisiones :
Dividir | Ejemplos |
---|---|
'train' | 7.331 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Robot action, consists of 2x position),
'action_angle': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=Robot action, consists of 2x position, 1x yaw),
'discount': Scalar(shape=(), dtype=float64, 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({
'image': Image(shape=(64, 85, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
'position': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Robot position),
'state': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=Robot state, consists of [2x position, 1x yaw]),
'yaw': Tensor(shape=(1,), dtype=float64, description=Robot yaw),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float64, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
}),
})
- Documentación de funciones :
Característica | Clase | Forma | tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
FuncionesDict | ||||
episodio_metadatos | FuncionesDict | |||
metadatos_episodio/ruta_archivo | Texto | cadena | Ruta al archivo de datos original. | |
pasos | Conjunto de datos | |||
pasos/acción | Tensor | (2,) | flotador64 | Acción del robot, consta de 2 posiciones. |
pasos/ángulo_acción | Tensor | (3,) | flotador64 | Acción del robot, consta de 2x posición, 1x guiñada |
pasos/descuento | Escalar | flotador64 | Descuento si se proporciona, el valor predeterminado es 1. | |
pasos/es_primero | Tensor | booleano | ||
pasos/es_último | Tensor | booleano | ||
pasos/es_terminal | Tensor | booleano | ||
pasos/idioma_incrustación | Tensor | (512,) | flotador32 | Incorporación del lenguaje Kona. Consulte https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
pasos/instrucción_idioma | Texto | cadena | Instrucción de idiomas. | |
pasos/observación | FuncionesDict | |||
pasos/observación/imagen | Imagen | (64, 85, 3) | uint8 | Observación RGB de la cámara principal. |
pasos/observación/posición | Tensor | (2,) | flotador64 | Posición del robot |
pasos/observación/estado | Tensor | (3,) | flotador64 | Estado del robot, consta de [2x posición, 1x guiñada] |
pasos/observación/guiñada | Tensor | (1,) | flotador64 | guiñada del robot |
pasos/recompensa | Escalar | flotador64 | Recompensa si se proporciona, 1 en el paso final para demostraciones. |
Claves supervisadas (ver documento
as_supervised
):None
Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.
Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Cita :
@inproceedings{kahn2018self,
title={Self-supervised deep reinforcement learning with generalized computation graphs for robot navigation},
author={Kahn, Gregory and Villaflor, Adam and Ding, Bosen and Abbeel, Pieter and Levine, Sergey},
booktitle={2018 IEEE international conference on robotics and automation (ICRA)},
pages={5129--5136},
year={2018},
organization={IEEE}
}