fractale20220817_data

  • Description :

Manipulation sur table avec 17 objets

Diviser Exemples
'train' 87 212
  • Structure des fonctionnalités :
FeaturesDict({
    'aspects': FeaturesDict({
        'already_success': bool,
        'feasible': bool,
        'has_aspects': bool,
        'success': bool,
        'undesirable': bool,
    }),
    'attributes': FeaturesDict({
        'collection_mode': int64,
        'collection_mode_name': string,
        'data_type': int64,
        'data_type_name': string,
        'env': int64,
        'env_name': string,
        'location': int64,
        'location_name': string,
        'objects_family': int64,
        'objects_family_name': string,
        'task_family': int64,
        'task_family_name': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'base_displacement_vector': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
            'base_displacement_vertical_rotation': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'gripper_closedness_action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32, description=continuous gripper position),
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=rpy commanded orientation displacement, in base-relative frame),
            'terminate_episode': Tensor(shape=(3,), dtype=int32),
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=commanded end-effector displacement, in base-relative frame),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'base_pose_tool_reached': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=end-effector base-relative position+quaternion pose),
            'gripper_closed': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'gripper_closedness_commanded': Tensor(shape=(1,), dtype=float32, description=continuous gripper position),
            'height_to_bottom': Tensor(shape=(1,), dtype=float32, description=height of end-effector from ground),
            'image': Image(shape=(256, 320, 3), dtype=uint8),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
            'orientation_box': Tensor(shape=(2, 3), dtype=float32),
            'orientation_start': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'robot_orientation_positions_box': Tensor(shape=(3, 3), dtype=float32),
            'rotation_delta_to_go': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=rotational displacement from current orientation to target),
            'src_rotation': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'vector_to_go': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=displacement from current end-effector position to target),
            'workspace_bounds': Tensor(shape=(3, 3), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité Classe Forme Type D Description
FonctionnalitésDict
Aspects FonctionnalitésDict Aspects de session pour les évaluations par crowdcompute
aspects/déjà_succès Tenseur bouffon
aspects/réalisables Tenseur bouffon
aspects/has_aspects Tenseur bouffon
aspects/succès Tenseur bouffon
aspects/indésirables Tenseur bouffon
attributs FonctionnalitésDict
attributs/mode_collection Tenseur int64
attributs/nom_mode_collection Tenseur chaîne
attributs/type_données Tenseur int64
attributs/nom_type_données Tenseur chaîne
attributs/environnement Tenseur int64
attributs/nom_env Tenseur chaîne
attributs/emplacement Tenseur int64
attributs/nom_emplacement Tenseur chaîne
attributs/objets_famille Tenseur int64
attributs/objets_family_name Tenseur chaîne
attributs/task_family Tenseur int64
attributs/nom_famille_tâche Tenseur chaîne
mesures Ensemble de données
étapes/actions FonctionnalitésDict
étapes/action/base_displacement_vector Tenseur (2,) flotteur32
étapes/action/base_displacement_vertical_rotation Tenseur (1,) flotteur32
étapes/action/gripper_closedness_action Tenseur (1,) flotteur32 position continue de la pince
étapes/action/rotation_delta Tenseur (3,) flotteur32 déplacement d'orientation commandé par rpy, dans le référentiel relatif à la base
étapes/action/terminate_episode Tenseur (3,) int32
étapes/action/world_vector Tenseur (3,) flotteur32 déplacement commandé de l'effecteur terminal, dans un référentiel relatif à la base
étapes/is_first Tenseur bouffon
étapes/est_dernier Tenseur bouffon
étapes/is_terminal Tenseur bouffon
étapes/observation FonctionnalitésDict
étapes/observation/base_pose_tool_reached Tenseur (7,) flotteur32 position relative de la base de l'effecteur terminal + pose du quaternion
étapes/observation/gripper_closed Tenseur (1,) flotteur32
étapes/observation/gripper_closedness_commanded Tenseur (1,) flotteur32 position continue de la pince
marches/observation/hauteur_vers_le_bas Tenseur (1,) flotteur32 hauteur de l'effecteur terminal par rapport au sol
étapes/observation/image Image (256, 320, 3) uint8
étapes/observation/natural_lingual_embedding Tenseur (512,) flotteur32
étapes/observation/instruction_langue_naturelle Tenseur chaîne
étapes/observation/orientation_box Tenseur (2, 3) flotteur32
étapes/observation/orientation_start Tenseur (4,) flotteur32
étapes/observation/robot_orientation_positions_box Tenseur (3, 3) flotteur32
étapes/observation/rotation_delta_to_go Tenseur (3,) flotteur32 déplacement en rotation de l'orientation actuelle à la cible
étapes/observation/src_rotation Tenseur (4,) flotteur32
étapes/observation/vector_to_go Tenseur (3,) flotteur32 déplacement de la position actuelle de l'effecteur terminal vers la cible
étapes/observation/workspace_bounds Tenseur (3, 3) flotteur32
étapes/récompense Scalaire flotteur32
  • Citation :
@article{brohan2022rt,
  title={Rt-1: Robotics transformer for real-world control at scale},
  author={Brohan, Anthony and Brown, Noah and Carbajal, Justice and Chebotar, Yevgen and Dabis, Joseph and Finn, Chelsea and Gopalakrishnan, Keerthana and Hausman, Karol and Herzog, Alex and Hsu, Jasmine and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2212.06817},
  year={2022}
}