eth_agent_affordances

  • 설명 :

Franka 오프닝 오븐 - 포인트 클라우드 + 프로프리오 전용

나뉘다 예
'train' 118
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
        'input_point_cloud': Tensor(shape=(10000, 3), dtype=float16, description=Point cloud (geometry only) of the object at the beginning of the episode (world frame) as a numpy array (10000,3).),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [end-effector velocity (v_x,v_y,v_z,omega_x,omega_y,omega_z) in world frame),
        '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=(64, 64, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation. Not available for this dataset, will be set to np.zeros.),
            'input_point_cloud': Tensor(shape=(10000, 3), dtype=float16, description=Point cloud (geometry only) of the object at the beginning of the episode (world frame) as a numpy array (10000,3).),
            'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=State, consists of [end-effector pose (x,y,z,yaw,pitch,roll) in world frame, 1x gripper open/close, 1x door opening angle].),
        }),
        '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.
Episode_metadata/input_point_cloud 텐서 (10000, 3) float16 에피소드 시작 부분(월드 프레임)에 있는 객체의 포인트 클라우드(형상만)를 numpy 배열(10000,3)로 표시합니다.
단계 데이터세트
단계/작업 텐서 (6,) float32 로봇 동작은 월드 프레임의 [엔드 이펙터 속도(v_x,v_y,v_z,omega_x,omega_y,omega_z)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 언어 교육.
단계/관찰 특징Dict
단계/관찰/이미지 영상 (64, 64, 3) uint8 메인 카메라 RGB 관찰. 이 데이터 세트에는 사용할 수 없으며 np.zeros로 설정됩니다.
단계/관찰/input_point_cloud 텐서 (10000, 3) float16 에피소드 시작 부분(월드 프레임)에 있는 객체의 포인트 클라우드(형상만)를 numpy 배열(10000,3)로 표시합니다.
단계/관찰/상태 텐서 (8,) float32 상태는 [월드 프레임의 엔드 이펙터 포즈(x,y,z,yaw,pitch,roll), 1x 그리퍼 열기/닫기, 1x 도어 열기 각도]로 구성됩니다.
걸음 수/보상 스칼라 float32 제공되는 경우 보상, 데모의 마지막 단계에서 1개.
  • 인용 :
@inproceedings{schiavi2023learning,
  title={Learning agent-aware affordances for closed-loop interaction with articulated objects},
  author={Schiavi, Giulio and Wulkop, Paula and Rizzi, Giuseppe and Ott, Lionel and Siegwart, Roland and Chung, Jen Jen},
  booktitle={2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)},
  pages={5916--5922},
  year={2023},
  organization={IEEE}
}