nyu_franka_play_dataset_converted_externally_to_rlds

• Keterangan :

Franka berinteraksi dengan dapur mainan

• Beranda : https://play-to-policy.github.io/

• Kode sumber : tfds.robotics.rtx.NyuFrankaPlayDatasetConvertedExternallyToRlds

• Versi :

  • 0.1.0 (default): Rilis awal.

• Ukuran unduhan : Unknown size

• Ukuran kumpulan data : 5.18 GiB

• Cache otomatis ( dokumentasi ): Tidak

• Perpecahan :

Membelah	Contoh
'train'	365
'val'	91

• Struktur fitur :

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.),
    }),
})

• Dokumentasi fitur :

Fitur	Kelas	Membentuk	Tipe D	Keterangan
	FiturDict
episode_metadata	FiturDict
episode_metadata/file_path	Teks		rangkaian	Jalur ke file data asli.
tangga	Kumpulan data
langkah/tindakan	Tensor	(15,)	float32	Aksi robot, terdiri dari [7x kecepatan sendi, 3x EE delta xyz, 3x EE delta rpy, 1x posisi gripper, 1x episode penghentian].
langkah/diskon	Skalar		float32	Diskon jika disediakan, defaultnya adalah 1.
langkah/adalah_pertama	Tensor		bodoh
langkah/adalah_terakhir	Tensor		bodoh
langkah/is_terminal	Tensor		bodoh
langkah/bahasa_embedding	Tensor	(512,)	float32	Penyematan bahasa Kona. Lihat https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
langkah/bahasa_instruksi	Teks		rangkaian	Instruksi Bahasa.
langkah/pengamatan	FiturDict
langkah/pengamatan/kedalaman	Tensor	(128, 128, 1)	int32	Pengamatan kedalaman kamera kanan.
langkah/pengamatan/kedalaman_tambahan_tampilan	Tensor	(128, 128, 1)	int32	Pengamatan kedalaman kamera kiri.
langkah/pengamatan/gambar	Gambar	(128, 128, 3)	uint8	Pengamatan RGB kamera kanan.
langkah/pengamatan/gambar_tambahan_tampilan	Gambar	(128, 128, 3)	uint8	Pengamatan RGB kamera kiri.
langkah/pengamatan/keadaan	Tensor	(13,)	float32	Keadaan robot, terdiri dari [7x sudut sambungan robot, 3x EE xyz, 3x EE rpy.
langkah/hadiah	Skalar		float32	Hadiah jika diberikan, 1 pada langkah terakhir untuk demo.

• Kunci yang diawasi (Lihat dokumen as_supervised ): None

• Gambar ( tfds.show_examples ): Tidak didukung.

• Contoh ( tfds.as_dataframe ):

• Kutipan :

@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}
}