kaist_nonprehensile_converted_externally_to_rlds

  • תיאור :

פרנקה מתפעלת חפצים בלתי ניתנים לתפיסה

לְפַצֵל דוגמאות
'train' 201
  • מבנה תכונה :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(20,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x end-effector position residual, 3x end-effector axis-angle residual, 7x robot joint k_p gain coefficient, 7x robot joint damping ratio coefficient].The action residuals are global, i.e. multiplied on theleft-hand side of the current end-effector state.),
        '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.),
            'partial_pointcloud': Tensor(shape=(512, 3), dtype=float32, description=Partial pointcloud observation),
            'state': Tensor(shape=(21,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [joint_states, end_effector_pose].Joint states are 14-dimensional, formatted in the order of [q_0, w_0, q_1, w_0, ...].In other words,  joint positions and velocities are interleaved.The end-effector pose is 7-dimensional, formatted in the order of [position, quaternion].The quaternion is formatted in (x,y,z,w) order. The end-effector pose references the tool frame, in the center of the two fingers of the gripper.),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מַחלָקָה צוּרָה Dtype תֵאוּר
FeaturesDict
episode_metadata FeaturesDict
episode_metadata/file_path טֶקסט חוּט נתיב לקובץ הנתונים המקורי.
צעדים מערך נתונים
צעדים/פעולה מוֹתֵחַ (20,) לצוף32 פעולת רובוט, מורכבת מ[3x שיורית עמדת אפקטור קצה, שארית זווית ציר קצה של 3x, 7x מקדם רווח של מפרק רובוט k_p, 7x מקדם יחס שיכוך מפרק רובוט]. שיירי הפעולה הם גלובליים, כלומר מוכפלים בצד שמאל של מצב הגורם הקצה הנוכחי.
צעדים/הנחה סקלר לצוף32 הנחה אם ניתנת, ברירת המחדל היא 1.
צעדים/הוא_ראשון מוֹתֵחַ bool
צעדים/הוא_אחרון מוֹתֵחַ bool
steps/is_terminal מוֹתֵחַ bool
שלבים/הטבעת_שפה מוֹתֵחַ (512,) לצוף32 הטבעת שפת Kona. ראה https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
שלבים/הוראת_שפה טֶקסט חוּט הוראת שפה.
צעדים/תצפית FeaturesDict
צעדים/תצפית/תמונה תְמוּנָה (480, 640, 3) uint8 תצפית RGB של מצלמה ראשית.
צעדים/תצפית/ענן_נקודות_חלקי מוֹתֵחַ (512, 3) לצוף32 תצפית ענן נקודה חלקית
צעדים/תצפית/מצב מוֹתֵחַ (21,) לצוף32 מצב רובוט, מורכב מ- [joint_states, end_effector_pose]. מצבי מפרקים הם 14 מימדיים, מעוצבים בסדר של [q_0, w_0, q_1, w_0, ...]. במילים אחרות, מיקומי מפרקים ומהירויות משתלבות. הקצה תנוחת ה-effector היא 7 מימדית, מעוצבת בסדר של [מיקום, קווטרניון]. הקווטרניון מעוצב בסדר (x,y,z,w). תנוחת הקצה מתייחסת למסגרת הכלי, במרכז שתי האצבעות של התפסן.
צעדים/פרס סקלר לצוף32 תגמול אם מסופק, 1 בשלב האחרון להדגמות.
  • ציטוט :
@article{kimpre,
  title={Pre-and post-contact policy decomposition for non-prehensile manipulation with zero-shot sim-to-real transfer},
  author={Kim, Minchan and Han, Junhyek and Kim, Jaehyung and Kim, Beomjoon},
  booktitle={2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)},
  year={2023},
  organization={IEEE}
}