nyu_franka_play_dataset_converted_externally_to_rlds

  • وصف :

فرانكا تتفاعل مع مطابخ الألعاب

ينقسم أمثلة
'train' 365
'val' 91
  • هيكل الميزة :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(15,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [7x joint velocities, 3x EE delta xyz, 3x EE delta rpy, 1x gripper position, 1x terminate episode].),
        '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({
            'depth': Tensor(shape=(128, 128, 1), dtype=int32, description=Right camera depth observation.),
            'depth_additional_view': Tensor(shape=(128, 128, 1), dtype=int32, description=Left camera depth observation.),
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Right camera RGB observation.),
            'image_additional_view': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Left camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(13,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [7x robot joint angles, 3x EE xyz, 3x EE rpy.),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • وثائق الميزة :
ميزة فصل شكل نوع D وصف
المميزاتDict
الحلقة_البيانات الوصفية المميزاتDict
Episode_metadata/file_path نص خيط المسار إلى ملف البيانات الأصلي.
خطوات مجموعة البيانات
الخطوات/الإجراء الموتر (15،) float32 يتكون عمل الروبوت من [7x سرعات مشتركة، 3x EE delta xyz، 3x EE delta rpy، 1x موضع القابض، 1x إنهاء الحلقة].
الخطوات/الخصم العددية float32 الخصم إذا تم توفيره، الافتراضي هو 1.
الخطوات/is_first الموتر منطقي
الخطوات/is_last الموتر منطقي
الخطوات/is_terminal الموتر منطقي
الخطوات/language_embedding الموتر (512،) float32 تضمين لغة كونا. راجع https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
الخطوات/language_instruction نص خيط تعليم اللغة.
الخطوات/الملاحظة المميزاتDict
الخطوات / الملاحظة / العمق الموتر (128، 128، 1) int32 مراقبة عمق الكاميرا الصحيحة.
الخطوات/الملاحظة/عمق_additional_view الموتر (128، 128، 1) int32 مراقبة عمق الكاميرا اليسرى.
الخطوات/الملاحظة/الصورة صورة (128، 128، 3) uint8 مراقبة الكاميرا اليمنى RGB.
الخطوات/الملاحظة/image_additional_view صورة (128، 128، 3) uint8 مراقبة الكاميرا اليسرى RGB.
الخطوات/الملاحظة/الحالة الموتر (13،) float32 حالة الروبوت، تتكون من [7x زوايا مفصل الروبوت، 3x EE xyz، 3x EE rpy.
خطوات/مكافأة العددية float32 مكافأة إذا تم توفيرها، 1 في الخطوة النهائية للعروض التوضيحية.
  • الاقتباس :
@article{cui2022play,
  title   = {From Play to Policy: Conditional Behavior Generation from Uncurated Robot Data},
  author  = {Cui, Zichen Jeff and Wang, Yibin and Shafiullah, Nur Muhammad Mahi and Pinto, Lerrel},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2210.10047},
  year    = {2022}
}