- Descrizione :
versare il liquido da una bottiglia in una tazza
Pagina iniziale : https://elib.dlr.de/193739/1/padalkar2023rlsct.pdf
Codice sorgente :
tfds.robotics.rtx.DlrSaraPourConvertedExternallyToRlds
Versioni :
-
0.1.0
(predefinito): versione iniziale.
-
Dimensioni del download :
Unknown size
Dimensione del set di dati :
2.92 GiB
Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No
Divide :
Diviso | Esempi |
---|---|
'train' | 100 |
- Struttura delle caratteristiche :
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=(6,), 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.),
}),
})
- Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica | Classe | Forma | Tipo D | Descrizione |
---|---|---|---|---|
CaratteristicheDict | ||||
metadati_episodio | CaratteristicheDict | |||
metadati_episodio/percorso_file | Testo | corda | Percorso del file di dati originale. | |
passi | Set di dati | |||
passi/azione | Tensore | (7,) | float32 | L'azione del robot consiste in [3x posizione EEF del robot, 3x orientamento EEF del robot imbardata/beccheggio/rollio calcolato con la classe scipy Rotation.as_euler(="zxy")). |
passi/sconto | Scalare | float32 | Sconto se fornito, il valore predefinito è 1. | |
passi/è_primo | Tensore | bool | ||
passi/è_ultimo | Tensore | bool | ||
passi/è_terminale | Tensore | bool | ||
passaggi/incorporamento_lingua | Tensore | (512,) | float32 | Incorporamento del linguaggio Kona. Vedi https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
passi/lingua_istruzioni | Testo | corda | Versare nella tazza. | |
passi/osservazione | CaratteristicheDict | |||
passi/osservazione/immagine | Immagine | (480, 640, 3) | uint8 | Osservazione RGB della fotocamera principale. |
passi/osservazione/stato | Tensore | (6,) | float32 | Stato del robot, costituito da [3x posizione EEF del robot, 3x orientamento EEF del robot imbardata/beccheggio/rollio calcolato con la classe scipy Rotation.as_euler(="zxy")]. |
passi/ricompensa | Scalare | float32 | Ricompensa se fornita, 1 nel passaggio finale per le demo. |
Chiavi supervisionate (vedi il documento
as_supervised
):None
Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.
Esempi ( tfds.as_dataframe ):
- Citazione :
@inproceedings{padalkar2023guiding,
title={Guiding Reinforcement Learning with Shared Control Templates},
author={Padalkar, Abhishek and Quere, Gabriel and Steinmetz, Franz and Raffin, Antonin and Nieuwenhuisen, Matthias and Silv{\'e}rio, Jo{\~a}o and Stulp, Freek},
booktitle={40th IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2023},
year={2023},
organization={IEEE}
}