cmu_play_fusion

  • Opis :

Robot bawi się 3 złożonymi scenami: grillem z wieloma przedmiotami do gotowania, takimi jak toster, patelnia itp. Musi wybierać, otwierać, umieszczać i zamykać. Musi nakryć stół, przenieść talerze, kubki, sztućce. I musi umieszczać naczynia w zlewie, zmywarce, kubkach itp.

Podział Przykłady
'train' 576
  • Struktura funkcji :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(9,), 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({
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształt Typ D Opis
FunkcjeDykt
metadane_odcinka FunkcjeDykt
metadane_odcinka/ścieżka_pliku Tekst strunowy Ścieżka do oryginalnego pliku danych.
kroki Zbiór danych
kroki/akcja Napinacz (9,) pływak32 Akcja robota składa się z [7x delta eef (pos. + quat), 1x otwarcie/zamknięcie chwytaka (binarne), 1x odcinek zakończenia].
kroki/rabat Skalarny pływak32 Rabat, jeśli jest podany, domyślnie wynosi 1.
kroki/jest_pierwszy Napinacz bool
kroki/jest_ostatni Napinacz bool
kroki/is_terminal Napinacz bool
kroki/osadzanie_języka Napinacz (512,) pływak32 Osadzanie języka Kona. Zobacz https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
kroki/instrukcja_językowa Tekst strunowy Instrukcja językowa.
kroki/obserwacje FunkcjeDykt
kroki/obserwacja/obraz Obraz (128, 128, 3) uint8 Główna kamera obserwacji RGB.
kroki/obserwacja/stan Napinacz (8,) pływak32 Stan robota, składa się z [7x kątów przegubów robota, 1x pozycji chwytaka.
kroki/nagroda Skalarny pływak32 Nagroda, jeśli jest zapewniona, 1 na ostatnim etapie w przypadku wersji demonstracyjnych.
  • Cytat :
@inproceedings{chen2023playfusion,
  title={PlayFusion: Skill Acquisition via Diffusion from Language-Annotated Play},
  author={Chen, Lili and Bahl, Shikhar and Pathak, Deepak},
  booktitle={CoRL},
  year={2023}
}