columbia_cairlab_pusht_real

• Description :

Tâches de poussée planaire UR5

• Page d'accueil : https://github.com/columbia-ai-robotics/diffusion_policy

• Code source : tfds.robotics.rtx.ColumbiaCairlabPushtReal

• Versions :

  • 0.1.0 (par défaut) : version initiale.

• Taille du téléchargement : Unknown size

• Taille du jeu de données : 2.80 GiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Non

• Divisions :

Diviser	Exemples
'test'	14
'train'	122

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'gripper_closedness_action': float32,
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Delta change in roll, pitch, yaw.),
            'terminate_episode': float32,
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Delta change in XYZ.),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(240, 320, 3), dtype=uint8),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
            'robot_state': Tensor(shape=(2,), dtype=float32, description=Robot end effector XY state),
            'wrist_image': Image(shape=(240, 320, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
mesures	Ensemble de données
étapes/actions	FonctionnalitésDict
étapes/action/gripper_closedness_action	Tenseur		flotteur32	1 si pince fermée, -1 si pince ouverte, 0 si aucun changement.
étapes/action/rotation_delta	Tenseur	(3,)	flotteur32	Changement delta en roulis, tangage, lacet.
étapes/action/terminate_episode	Tenseur		flotteur32
étapes/action/world_vector	Tenseur	(3,)	flotteur32	Changement delta dans XYZ.
étapes/is_first	Tenseur		bouffon
étapes/est_dernier	Tenseur		bouffon
étapes/is_terminal	Tenseur		bouffon
étapes/observation	FonctionnalitésDict
étapes/observation/image	Image	(240, 320, 3)	uint8
étapes/observation/natural_lingual_embedding	Tenseur	(512,)	flotteur32
étapes/observation/instruction_langue_naturelle	Tenseur		chaîne
étapes/observation/robot_state	Tenseur	(2,)	flotteur32	État XY de l’effecteur final du robot
étapes/observation/image_poignet	Image	(240, 320, 3)	uint8
étapes/récompense	Scalaire		flotteur32

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : None

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

• Citation :

@inproceedings{chi2023diffusionpolicy,
    title={Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion},
    author={Chi, Cheng and Feng, Siyuan and Du, Yilun and Xu, Zhenjia and Cousineau, Eric and Burchfiel, Benjamin and Song, Shuran},
    booktitle={Proceedings of Robotics: Science and Systems (RSS)},
    year={2023}
}