fractal20220817_dados

  • Descrição :

Manipulação de mesa com 17 objetos

Dividir Exemplos
'train' 87.212
  • Estrutura de recursos :
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),
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'terminate_episode': Tensor(shape=(3,), dtype=int32),
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'base_pose_tool_reached': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'gripper_closed': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'gripper_closedness_commanded': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'height_to_bottom': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            '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),
            'src_rotation': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'vector_to_go': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'workspace_bounds': Tensor(shape=(3, 3), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • Documentação de recursos :
Recurso Aula Forma Tipo D Descrição
RecursosDict
aspectos RecursosDict Aspectos da sessão para classificações de crowdcompute
aspectos/já_sucesso Tensor bool
aspectos/viável Tensor bool
aspectos/tem_aspectos Tensor bool
aspectos/sucesso Tensor bool
aspectos/indesejáveis Tensor bool
atributos RecursosDict
atributos/modo_coleção Tensor int64
atributos/nome_modo_coleção Tensor corda
atributos/tipo_dados Tensor int64
atributos/data_type_name Tensor corda
atributos/ambiente Tensor int64
atributos/nome_do_ambiente Tensor corda
atributos/localização Tensor int64
atributos/nome_do_local Tensor corda
atributos/objetos_família Tensor int64
atributos/objetos_nome_da_família Tensor corda
atributos/task_family Tensor int64
atributos/task_family_name Tensor corda
passos Conjunto de dados
etapas/ação RecursosDict
passos/ação/base_displacement_vector Tensor (2,) float32
passos/ação/base_displacement_vertical_rotation Tensor (1,) float32
etapas/ação/gripper_closedness_action Tensor (1,) float32 posição contínua da pinça
etapas/ação/rotação_delta Tensor (3,) float32 deslocamento de orientação comandado por rpy, no quadro relativo à base
etapas/ação/terminar_episódio Tensor (3,) int32
passos/ação/vetor_mundo Tensor (3,) float32 deslocamento comandado do efetor final, no quadro relativo à base
passos/é_primeiro Tensor bool
passos/é_último Tensor bool
etapas/is_terminal Tensor bool
etapas/observação RecursosDict
etapas/observação/base_pose_tool_reached Tensor (7,) float32 posição relativa à base do efetor final + pose do quatérnio
passos/observação/gripper_closed Tensor (1,) float32
etapas/observação/gripper_closedness_commanded Tensor (1,) float32 posição contínua da pinça
passos/observação/altura_ao_fundo Tensor (1,) float32 altura do efetor final em relação ao solo
passos/observação/imagem Imagem (256, 320, 3) uint8
etapas/observação/integração_de_linguagem_natural Tensor (512,) float32
etapas/observação/instrução_de_linguagem_natural Tensor corda
etapas/observação/orientação_box Tensor (2, 3) float32
etapas/observação/orientação_início Tensor (4,) float32
etapas/observação/robot_orientation_positions_box Tensor (3, 3) float32
passos/observação/rotation_delta_to_go Tensor (3,) float32 deslocamento rotacional da orientação atual para o alvo
etapas/observação/src_rotation Tensor (4,) float32
etapas/observação/vetor_para_ir Tensor (3,) float32 deslocamento da posição atual do efetor final para o alvo
etapas/observação/workspace_bounds Tensor (3, 3) float32
passos/recompensa Escalar float32
  • Citação :
@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}
}