- Descrição :
derramando líquido de uma garrafa em uma caneca
Página inicial : https://elib.dlr.de/193739/1/padalkar2023rlsct.pdf
Código fonte :
tfds.robotics.rtx.DlrSaraPourConvertedExternallyToRlds
Versões :
-
0.1.0
(padrão): versão inicial.
-
Tamanho do download :
Unknown size
Tamanho do conjunto de dados :
2.92 GiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Divisões :
Dividir | Exemplos |
---|---|
'train' | 100 |
- Estrutura de recursos :
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.),
}),
})
- Documentação de recursos :
Recurso | Aula | Forma | Tipo D | Descrição |
---|---|---|---|---|
RecursosDict | ||||
episódio_metadados | RecursosDict | |||
episódio_metadados/caminho_do_arquivo | Texto | corda | Caminho para o arquivo de dados original. | |
passos | Conjunto de dados | |||
etapas/ação | Tensor | (7,) | float32 | A ação do robô consiste em [3x posição EEF do robô, 3x orientação EEF do robô, guinada/inclinação/rolagem calculada com a classe scipy Rotation.as_euler(="zxy")]. |
passos/desconto | Escalar | float32 | Desconto, se fornecido, o padrão é 1. | |
passos/é_primeiro | Tensor | bool | ||
passos/é_último | Tensor | bool | ||
etapas/is_terminal | Tensor | bool | ||
etapas/idioma_incorporação | Tensor | (512,) | float32 | Incorporação da linguagem Kona. Consulte https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
etapas/instrução_idioma | Texto | corda | Despeje na caneca. | |
passos/observação | RecursosDict | |||
passos/observação/imagem | Imagem | (480, 640, 3) | uint8 | Observação RGB da câmera principal. |
etapas/observação/estado | Tensor | (6,) | float32 | Estado do robô, consiste em [3x posição EEF do robô, 3x orientação EEF do robô, guinada/inclinação/rolagem calculada com a classe scipy Rotation.as_euler(="zxy")]. |
passos/recompensa | Escalar | float32 | Recompensa, se fornecida, 1 na etapa final para demonstrações. |
Chaves supervisionadas (consulte o documento
as_supervised
):None
Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.
Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Citação :
@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}
}