berkeley_mvp_converted_externally_to_rlds

• 설명 :

6가지 조작 작업을 수행하는 xArm

• 홈페이지 : https://arxiv.org/abs/2203.06173

• 소스 코드 : tfds.robotics.rtx.BerkeleyMvpConvertedExternallyToRlds

• 버전 :

  • 0.1.0 (기본값): 최초 릴리스입니다.

• 다운로드 크기 : Unknown size

• 데이터세트 크기 : 12.34 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	480

• 기능 구조 :

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.),
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype	설명
	특징Dict
에피소드_메타데이터	특징Dict
에피소드_메타데이터/파일_경로	텍스트		끈	원본 데이터 파일의 경로입니다.
단계	데이터 세트
단계/작업	텐서	(8,)	float32	로봇 액션은 [7개의 델타 조인트 위치, 1x 그리퍼 바이너리 상태]로 구성됩니다.
걸음수/할인	스칼라		float32	할인이 제공되면 기본값은 1입니다.
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/언어_임베딩	텐서	(512,)	float32	코나 언어 임베딩. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5를 참조하세요.
단계/언어_지시	텍스트		끈	언어 교육.
단계/관찰	특징Dict
단계/관찰/그리퍼	스칼라		부울	바이너리 그리퍼 상태(1 - 닫힘, 0 - 열림)
단계/관찰/손_이미지	영상	(480, 640, 3)	uint8	핸드카메라 RGB 관찰.
단계/관찰/joint_pos	텐서	(7,)	float32	xArm 관절 위치(7 DoF).
걸음/관찰/포즈	텐서	(7,)	float32	그리퍼 포즈, 로봇 프레임, [3위치, 4회전]
걸음 수/보상	스칼라		float32	제공되는 경우 보상, 데모의 마지막 단계에서 1개.

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@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}
}