dlr_edan_shared_control_converted_externally_to_rlds

  • Tanım :

raf toplama görevlerini yerine getiren kollu tekerlekli sandalye

Bölmek Örnekler
'train' 104
  • Özellik yapısı :
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.),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_meta verileri ÖzelliklerDict
bölüm_metadata/dosya_yolu Metin sicim Orijinal veri dosyasının yolu.
adımlar Veri kümesi
adımlar/eylem Tensör (7,) kayan nokta32 Robot hareketi, [3x robot EEF konumu, scipy Rotation.as_euler(==zxy") Sınıfı ile hesaplanan 3x robot EEF oryantasyonu yalpalama/yunuslama/dönme]'den oluşur.
adımlar/indirim Skaler kayan nokta32 Sağlanırsa indirim, varsayılan olarak 1'dir.
adımlar/is_first Tensör bool
adımlar/is_last Tensör bool
adımlar/is_terminal Tensör bool
adımlar/dil_embedding Tensör (512,) kayan nokta32 Kona dili yerleştirme. Bkz. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
adımlar/language_instruction Metin sicim Bardağa dökün.
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/görüntü Resim (360, 640, 3) uint8 Ana kamera RGB gözlemi.
adımlar/gözlem/durum Tensör (7,) kayan nokta32 Robot durumu, [3x robot EEF konumu, scipy Rotation.as_euler(==zxy") Sınıfı ile hesaplanan 3x robot EEF yönelimi yalpalama/yunuslama/dönme]'den oluşur.
adımlar/ödül Skaler kayan nokta32 Sağlandığı takdirde ödül, demolar için son adımda 1.
  • Alıntı :
@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},
}