kaist_nonprehensile_converted_externally_to_rlds

  • Descrição :

Franka manipulando objetos inacessíveis

Dividir Exemplos
'train' 201
  • Estrutura de recursos :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(20,), 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),
            'partial_pointcloud': Tensor(shape=(512, 3), dtype=float32),
            'state': Tensor(shape=(21,), 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 (20,) float32 A ação do robô consiste em [3x resíduo de posição do efetor final, 3x resíduo de ângulo do eixo do efetor final, 7x coeficiente de ganho k_p da junta do robô, 7x coeficiente de taxa de amortecimento da junta do robô]. Os resíduos de ação são globais, ou seja, multiplicados no lado esquerdo. do estado atual do efetor final.
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 Instrução de Idiomas.
etapas/observação RecursosDict
passos/observação/imagem Imagem (480, 640, 3) uint8 Observação RGB da câmera principal.
etapas/observação/partial_pointcloud Tensor (512, 3) float32 Observação parcial de nuvem de pontos
etapas/observação/estado Tensor (21,) float32 Estado do robô, consiste em [joint_states, end_effector_pose].Os estados conjuntos são de 14 dimensões, formatados na ordem de [q_0, w_0, q_1, w_0, ...].Em outras palavras, as posições e velocidades conjuntas são intercaladas.O fim -a pose do efetor é de 7 dimensões, formatada na ordem de [posição, quatérnio]. O quatérnio é formatado na ordem (x,y,z,w). A pose do efetor final faz referência à estrutura da ferramenta, no centro dos dois dedos da pinça.
passos/recompensa Escalar float32 Recompensa, se fornecida, 1 na etapa final para demonstrações.
  • Citação :
@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}
}