nyu_franka_play_dataset_converted_externally_to_rlds

  • Opis :

Franka wchodząca w interakcję z kuchniami zabawkowymi

Podział Przykłady
'train' 365
'val' 91
  • Struktura funkcji :
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.),
    }),
})
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształt Typ D Opis
FunkcjeDykt
metadane_odcinka FunkcjeDykt
metadane_odcinka/ścieżka_pliku Tekst smyczkowy Ścieżka do oryginalnego pliku danych.
kroki Zbiór danych
kroki/akcja Napinacz (15,) pływak32 Akcja robota składa się z [7x prędkości stawów, 3x delta EE xyz, 3x delta rpy EE, 1x pozycja chwytaka, 1x odcinek końcowy].
kroki/rabat Skalarny pływak32 Rabat, jeśli jest podany, domyślnie wynosi 1.
kroki/jest_pierwszy Napinacz bool
kroki/jest_ostatni Napinacz bool
kroki/is_terminal Napinacz bool
kroki/osadzanie_języka Napinacz (512,) pływak32 Osadzanie języka Kona. Zobacz https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
kroki/instrukcja_językowa Tekst smyczkowy Instrukcja językowa.
kroki/obserwacje FunkcjeDykt
kroki/obserwacja/głębokość Napinacz (128, 128, 1) int32 Obserwacja głębi przez prawą kamerę.
kroki/obserwacja/głębokość_dodatkowego_widoku Napinacz (128, 128, 1) int32 Obserwacja głębi z lewej kamery.
kroki/obserwacja/obraz Obraz (128, 128, 3) uint8 Prawa kamera Obserwacja RGB.
kroki/obserwacja/obraz_dodatkowy_widok Obraz (128, 128, 3) uint8 Lewa kamera do obserwacji RGB.
kroki/obserwacja/stan Napinacz (13,) pływak32 Stan robota, składa się z [7x kątów połączeń robota, 3x EE xyz, 3x EE rpy.
kroki/nagroda Skalarny pływak32 Nagroda, jeśli jest zapewniona, 1 na ostatnim etapie w przypadku wersji demonstracyjnych.
  • Cytat :
@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}
}