columbia_cairlab_pusht_real

• 説明：

UR5 平面プッシュ タスク

• ホームページ: https://github.com/columbia-ai-robotics/diffusion_policy

• ソースコード: tfds.robotics.rtx.ColumbiaCairlabPushtReal

• バージョン:

  • 0.1.0 (デフォルト): 初期リリース。

• ダウンロードサイズ: Unknown size

• データセットのサイズ: 2.80 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 分割:

スプリット	例
'test'	14
'train'	122

• 機能の構造:

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),
    }),
})

• 機能ドキュメント:

特徴	クラス	形	Dタイプ	説明
	特徴辞書
ステップ	データセット
ステップ/アクション	特徴辞書
ステップ/アクション/gripper_closedness_action	テンソル		float32	グリッパーが閉じている場合は 1、グリッパーが開いている場合は -1、変化がない場合は 0。
ステップ/アクション/回転デルタ	テンソル	(3,)	float32	ロール、ピッチ、ヨーのデルタ変化。
ステップ/アクション/terminate_episode	テンソル		float32
ステップ/アクション/world_vector	テンソル	(3,)	float32	XYZ のデルタ変化。
ステップ/is_first	テンソル		ブール
ステップ/is_last	テンソル		ブール
ステップ/is_terminal	テンソル		ブール
ステップ/観察	特徴辞書
手順・観察・イメージ	画像	(240、320、3)	uint8
ステップ/観察/natural_lang_embedding	テンソル	(512,)	float32
ステップ/観察/natural_ language_instruction	テンソル		弦
ステップ/観察/ロボット状態	テンソル	(2,)	float32	ロボットエンドエフェクタのXY状態
歩数/観察/手首画像	画像	(240、320、3)	uint8
歩数/報酬	スカラー		float32

• 監視キー( as_supervised docを参照): None

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@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}
}