dlr_edan_shared_control_converted_externally_to_rlds

  • Description :

fauteuil roulant avec bras effectuant des tâches de sélection sur étagère

Diviser Exemples
'train' 104
  • Structure des fonctionnalités :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x robot EEF position, 3x robot EEF orientation yaw/pitch/roll calculated with scipy Rotation.as_euler(="zxy") Class].),
        '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({
            'image': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x robot EEF position, 3x robot EEF orientation yaw/pitch/roll calculated with scipy Rotation.as_euler(="zxy") Class].),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité Classe Forme Type D Description
FonctionnalitésDict
épisode_métadonnées FonctionnalitésDict
épisode_metadata/file_path Texte chaîne Chemin d'accès au fichier de données d'origine.
mesures Ensemble de données
étapes/actions Tenseur (7,) flotteur32 L'action du robot consiste en [3x position EEF du robot, 3x orientation EEF du robot lacet/tangage/roulis calculés avec la classe scipy Rotation.as_euler(="zxy")].
étapes/remise Scalaire flotteur32 Remise si fournie, par défaut à 1.
étapes/is_first Tenseur bouffon
étapes/est_dernier Tenseur bouffon
étapes/is_terminal Tenseur bouffon
étapes/langue_embedding Tenseur (512,) flotteur32 Intégration du langage Kona. Voir https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
étapes/instruction_langue Texte chaîne Versez dans la tasse.
étapes/observation FonctionnalitésDict
étapes/observation/image Image (360, 640, 3) uint8 Observation RVB de la caméra principale.
étapes/observation/état Tenseur (7,) flotteur32 L'état du robot comprend [3x position EEF du robot, 3x orientation EEF du robot lacet/tangage/roulis calculé avec la classe scipy Rotation.as_euler(="zxy")].
étapes/récompense Scalaire flotteur32 Récompense si fournie, 1 à la dernière étape pour les démos.
  • Citation :
@inproceedings{vogel_edan_2020,
    title = {EDAN - an EMG-Controlled Daily Assistant to Help People with Physical Disabilities},
    language = {en},
    booktitle = {2020 {IEEE}/{RSJ} {International} {Conference} on {Intelligent} {Robots} and {Systems} ({IROS})},
    author = {Vogel, Jörn and Hagengruber, Annette and Iskandar, Maged and Quere, Gabriel and Leipscher, Ulrike and Bustamante, Samuel and Dietrich, Alexander and Hoeppner, Hannes and Leidner, Daniel and Albu-Schäffer, Alin},
    year = {2020}
}
@inproceedings{quere_shared_2020,
    address = {Paris, France},
    title = {Shared {Control} {Templates} for {Assistive} {Robotics} },
    language = {en},
    booktitle = {2020 {IEEE} {International} {Conference} on {Robotics} and {Automation} ({ICRA})},
    author = {Quere, Gabriel and Hagengruber, Annette and Iskandar, Maged and Bustamante, Samuel and Leidner, Daniel and Stulp, Freek and Vogel, Joern},
    year = {2020},
    pages = {7},
}