berkeley_mvp_converted_externally_to_rlds

• Descrizione :

xArm che esegue 6 attività di manipolazione

• Pagina iniziale : https://arxiv.org/abs/2203.06173

• Codice sorgente : tfds.robotics.rtx.BerkeleyMvpConvertedExternallyToRlds

• Versioni :

  • 0.1.0 (predefinito): versione iniziale.

• Dimensioni del download : Unknown size

• Dimensione del set di dati : 12.34 GiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	480

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), 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({
            'gripper': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'hand_image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'pose': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
metadati_episodio	CaratteristicheDict
metadati_episodio/percorso_file	Testo		corda	Percorso del file di dati originale.
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(8,)	float32	L'azione del robot consiste in [7 posizioni del giunto delta, 1x stato binario della pinza].
passi/sconto	Scalare		float32	Sconto se fornito, il valore predefinito è 1.
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passaggi/incorporamento_lingua	Tensore	(512,)	float32	Incorporamento del linguaggio Kona. Vedi https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
passi/lingua_istruzioni	Testo		corda	Insegnamento della lingua.
passi/osservazione	CaratteristicheDict
passi/osservazione/pinza	Scalare		bool	Stato pinza binario (1 - chiuso, 0 - aperto)
passi/osservazione/immagine_mano	Immagine	(480, 640, 3)	uint8	Osservazione RGB con fotocamera manuale.
passi/osservazione/joint_pos	Tensore	(7,)	float32	xPosizioni articolari del braccio (7 DoF).
passi/osservazione/posa	Tensore	(7,)	float32	Posa della pinza, telaio del robot, [3 posizioni, 4 rotazioni]
passi/ricompensa	Scalare		float32	Ricompensa se fornita, 1 nel passaggio finale per le demo.

• Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@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}
}