nyu_rot_dataset_converted_externally_to_rlds

• Keterangan :

tugas table-top cakrawala pendek xArm

• Beranda : https://rot-robot.github.io/

• Kode sumber : tfds.robotics.rtx.NyuRotDatasetConvertedExternallyToRlds

• Versi :

  • 0.1.0 (default): Rilis awal.

• Ukuran unduhan : Unknown size

• Ukuran kumpulan data : 5.33 MiB

• Cache otomatis ( dokumentasi ): Ya

• Perpecahan :

Membelah	Contoh
'train'	14

• Struktur fitur :

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x robot end effector delta positions, 3x robot end effector rotations (roll, pitch, yaw),1x gripper open/close (0-open, 1-closed)].),
        '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=(84, 84, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x robot end effector positions, 3x robot end effector rotations (roll, pitch, yaw),1x gripper open/close (0-open, 1-closed)].),
        }),
        '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	(7,)	float32	Aksi robot, terdiri dari [3x posisi delta efektor ujung robot, 3x rotasi efektor ujung robot (roll, pitch, yaw), 1x gripper buka/tutup (0-buka, 1-tutup)].
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_penyematan	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/gambar	Gambar	(84, 84, 3)	uint8	Pengamatan RGB kamera utama.
langkah/pengamatan/keadaan	Tensor	(7,)	float32	Keadaan robot, terdiri dari [3x posisi efektor ujung robot, 3x rotasi efektor ujung robot (roll, pitch, yaw), 1x gripper buka/tutup (0-buka, 1-tutup)].
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 :

@inproceedings{haldar2023watch,
  title={Watch and match: Supercharging imitation with regularized optimal transport},
  author={Haldar, Siddhant and Mathur, Vaibhav and Yarats, Denis and Pinto, Lerrel},
  booktitle={Conference on Robot Learning},
  pages={32--43},
  year={2023},
  organization={PMLR}
}