cmu_stretch

  • Descripción :

Hola interacciones de cocina con robot elástico.

Dividir Ejemplos
'train' 135
  • Estructura de características :
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({
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • 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 (8,) flotador32 La acción del robot consta de [3x ee pos, 3x ee rot, 1x acción binaria de pinza, 1x episodio de terminación].
pasos/descuento Escalar flotador32 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 (128, 128, 3) uint8 Observación RGB de la cámara principal.
pasos/observación/estado Tensor (4,) flotador32 El estado del robot consta de [3x ángulos de articulación del robot/ee pos, 1x posición de la pinza].
pasos/recompensa Escalar flotador32 Recompensa si se proporciona, 1 en el paso final para demostraciones.
  • Cita :
@inproceedings{bahl2023affordances,
  title={Affordances from Human Videos as a Versatile Representation for Robotics},
  author={Bahl, Shikhar and Mendonca, Russell and Chen, Lili and Jain, Unnat and Pathak, Deepak},
  booktitle={CVPR},
  year={2023}
}
@article{mendonca2023structured,
  title={Structured World Models from Human Videos},
  author={Mendonca, Russell and Bahl, Shikhar and Pathak, Deepak},
  journal={CoRL},
  year={2023}
}