berkeley_mvp_converted_externally_to_rlds

• 説明：

6 つの操作タスクを実行する xArm

• ホームページ: https://arxiv.org/abs/2203.06173

• ソースコード: tfds.robotics.rtx.BerkeleyMvpConvertedExternallyToRlds

• バージョン:

  • 0.1.0 (デフォルト): 初期リリース。

• ダウンロードサイズ: Unknown size

• データセットのサイズ: 12.34 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 分割:

スプリット	例
'train'	480

• 機能の構造:

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [7 delta joint pos,1x gripper binary state].),
        '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({
            'gripper': Scalar(shape=(), dtype=bool, description=Binary gripper state (1 - closed, 0 - open)),
            'hand_image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8, description=Hand camera RGB observation.),
            'joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=xArm joint positions (7 DoF).),
            'pose': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Gripper pose, robot frame, [3 position, 4 rotation]),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})

• 機能ドキュメント:

特徴	クラス	形	Dタイプ	説明
	特徴辞書
エピソード_メタデータ	特徴辞書
エピソードメタデータ/ファイルパス	文章		弦	元のデータ ファイルへのパス。
ステップ	データセット
ステップ/アクション	テンソル	(8,)	float32	ロボットのアクションは、[デルタ関節 7 点、グリッパー 2 値ステート 1 つ] で構成されます。
歩数/割引	スカラー		float32	割引が指定されている場合、デフォルトは 1 です。
ステップ/is_first	テンソル		ブール
ステップ/is_last	テンソル		ブール
ステップ/is_terminal	テンソル		ブール
ステップ/言語_埋め込み	テンソル	(512,)	float32	コナ言語の埋め込み。 https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5を参照してください。
ステップ/言語説明	文章		弦	言語指導。
ステップ/観察	特徴辞書
ステップ/観察/グリッパー	スカラー		ブール	バイナリ グリッパ状態 (1 - 閉じ、0 - 開き)
歩数/観察/手の画像	画像	(480、640、3)	uint8	ハンドカメラRGB観察。
歩数/観察/joint_pos	テンソル	(7,)	float32	xArm ジョイントの位置 (7 DoF)。
ステップ/観察/ポーズ	テンソル	(7,)	float32	グリッパーポーズ、ロボットフレーム、[3位置4回転]
歩数/報酬	スカラー		float32	提供されている場合は報酬、デモの最終ステップで 1。

• 監視キー( as_supervised docを参照): None

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@InProceedings{Radosavovic2022,
  title = {Real-World Robot Learning with Masked Visual Pre-training},
  author = {Ilija Radosavovic and Tete Xiao and Stephen James and Pieter Abbeel and Jitendra Malik and Trevor Darrell},
  booktitle = {CoRL},
  year = {2022}
}