robo_set

  • Descrição :

Conjunto de dados reais de um único braço robótico demonstrando 12 habilidades de manipulação não triviais em 38 tarefas, 7.500 trajetórias.

Dividir Exemplos
'train' 18.250
  • Estrutura de recursos :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': string,
        'trial_id': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_instruction': string,
        'observation': FeaturesDict({
            'image_left': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),
            'image_right': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),
            'image_top': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),
            'image_wrist': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'state_velocity': Tensor(shape=(8,), 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 Tensor corda
episódio_metadata/trial_id Tensor corda
passos Conjunto de dados
etapas/ação Tensor (8,) float32
passos/desconto Escalar float32
passos/é_primeiro Tensor bool
passos/é_último Tensor bool
etapas/is_terminal Tensor bool
etapas/instrução_idioma Tensor corda
etapas/observação RecursosDict
passos/observação/image_left Imagem (240, 424, 3) uint8
etapas/observação/image_right Imagem (240, 424, 3) uint8
etapas/observação/image_top Imagem (240, 424, 3) uint8
passos/observação/image_wrist Imagem (240, 424, 3) uint8
etapas/observação/estado Tensor (8,) float32
passos/observação/estado_velocidade Tensor (8,) float32
passos/recompensa Escalar float32
@misc{bharadhwaj2023roboagent, title={RoboAgent: Generalization and Efficiency in Robot Manipulation via Semantic Augmentations and Action Chunking}, author={Homanga Bharadhwaj and Jay Vakil and Mohit Sharma and Abhinav Gupta and Shubham Tulsiani and Vikash Kumar},  year={2023}, eprint={2309.01918}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.RO} }