dlr_sara_grid_clamp_converted_externally_to_rlds

• 설명 :

테이블 위의 그리드 위에 그리드 클램프를 놓습니다.

• 홈페이지 : https://www.researchsquare.com/article/rs-3289569/v1

• 소스 코드 : tfds.robotics.rtx.DlrSaraGridClampConvertedExternallyToRlds

• 버전 :

  • 0.1.0 (기본값): 최초 릴리스입니다.

• 다운로드 크기 : Unknown size

• 데이터세트 크기 : 1.65 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	107

• 기능 구조 :

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=(480, 640, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(12,), 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, 6x robot EEF wrench].),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype	설명
	특징Dict
에피소드_메타데이터	특징Dict
에피소드_메타데이터/파일_경로	텍스트		끈	원본 데이터 파일의 경로입니다.
단계	데이터 세트
단계/작업	텐서	(7,)	float32	로봇 동작은 [3x 로봇 EEF 위치, scipy Rotation.as_euler(="zxy") 클래스로 계산된 3x 로봇 EEF 방향 요/피치/롤]로 구성됩니다.
걸음수/할인	스칼라		float32	할인이 제공되면 기본값은 1입니다.
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/언어_임베딩	텐서	(512,)	float32	코나 언어 임베딩. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5를 참조하세요.
단계/언어_지시	텍스트		끈	머그에 붓습니다.
단계/관찰	특징Dict
단계/관찰/이미지	영상	(480, 640, 3)	uint8	메인 카메라 RGB 관찰.
단계/관찰/상태	텐서	(12,)	float32	로봇 상태는 [3x 로봇 EEF 위치, scipy Rotation.as_euler("zxy") 클래스로 계산된 3x 로봇 EEF 방향 요/피치/롤, 6x 로봇 EEF 렌치]로 구성됩니다.
걸음수/보상	스칼라		float32	제공되는 경우 보상, 데모의 마지막 단계에서 1개.

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@article{padalkar2023guided,
  title={A guided reinforcement learning approach using shared control templates for learning manipulation skills in the real world},
  author={Padalkar, Abhishek and Quere, Gabriel and Raffin, Antonin and Silv{\'e}rio, Jo{\~a}o and Stulp, Freek},
  journal={Research square preprint rs-3289569/v1},
  year={2023}
}