dlr_sara_pour_converted_externally_to_rlds

  • Descrição :

derramando líquido de uma garrafa em uma caneca

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),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
        'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • 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.
etapas/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 [posição EEF do robô 3x, orientação EEF do robô 3x guinada/inclinação/rotação calculada com a classe scipy Rotation.as_euler(="zxy")].
passos/recompensa Escalar float32 Recompensa, se fornecida, 1 na etapa final para demonstrações.
  • 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}
}