robo_set

  • תיאור :

מערך נתונים אמיתי של זרוע רובוט אחת המדגימה 12 כישורי מניפולציה לא טריוויאליים על פני 38 משימות, 7500 מסלולים.

  • דף הבית : https://robopen.github.io/

  • קוד מקור : tfds.robotics.rtx.RoboSet

  • גרסאות :

    • 0.1.0 (ברירת מחדל): שחרור ראשוני.
  • גודל הורדה : Unknown size

  • גודל ערכת נתונים : 179.42 GiB

  • שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא

  • פיצולים :

לְפַצֵל דוגמאות
'train' 18,250
  • מבנה תכונה :
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),
    }),
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
episode_metadata FeaturesDict
episode_metadata/file_path מוֹתֵחַ חוּט
episode_metadata/trial_id מוֹתֵחַ חוּט
צעדים מערך נתונים
צעדים/פעולה מוֹתֵחַ (8,) לצוף32
צעדים/הנחה סקלר לצוף32
צעדים/הוא_ראשון מוֹתֵחַ bool
צעדים/הוא_אחרון מוֹתֵחַ bool
steps/is_terminal מוֹתֵחַ bool
שלבים/הוראת_שפה מוֹתֵחַ חוּט
צעדים/תצפית FeaturesDict
צעדים/תצפית/תמונה_שמאלה תמונה (240, 424, 3) uint8
צעדים/תצפית/תמונה_ימין תמונה (240, 424, 3) uint8
צעדים/תצפית/תמונה_למעלה תמונה (240, 424, 3) uint8
צעדים/תצפית/תמונה_יד תמונה (240, 424, 3) uint8
צעדים/תצפית/מצב מוֹתֵחַ (8,) לצוף32
צעדים/תצפית/מהירות_מצב מוֹתֵחַ (8,) לצוף32
צעדים/פרס סקלר לצוף32
@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} }