- תיאור :
הכנסת יתד Kuka iiwa עם משוב כוח
קוד מקור :
tfds.robotics.rtx.StanfordKukaMultimodalDatasetConvertedExternallyToRlds
גרסאות :
-
0.1.0
(ברירת מחדל): שחרור ראשוני.
-
גודל הורדה :
Unknown size
גודל מערך נתונים :
31.98 GiB
שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): לא
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'train' | 3,000 |
- מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(4,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x EEF position, 1x gripper open/close].),
'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({
'contact': Tensor(shape=(50,), dtype=float32, description=Robot contact information.),
'depth_image': Tensor(shape=(128, 128, 1), dtype=float32, description=Main depth camera observation.),
'ee_forces_continuous': Tensor(shape=(50, 6), dtype=float32, description=Robot end-effector forces.),
'ee_orientation': Tensor(shape=(4,), dtype=float32, description=Robot end-effector orientation quaternion.),
'ee_orientation_vel': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Robot end-effector orientation velocity.),
'ee_position': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Robot end-effector position.),
'ee_vel': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Robot end-effector velocity.),
'ee_yaw': Tensor(shape=(4,), dtype=float32, description=Robot end-effector yaw.),
'ee_yaw_delta': Tensor(shape=(4,), dtype=float32, description=Robot end-effector yaw delta.),
'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
'joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot joint positions.),
'joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot joint velocities.),
'optical_flow': Tensor(shape=(128, 128, 2), dtype=float32, description=Optical flow.),
'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=Robot proprioceptive information, [7x joint pos, 1x gripper open/close].),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
}),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מַחלָקָה | צוּרָה | Dtype | תֵאוּר |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
episode_metadata | FeaturesDict | |||
צעדים | מערך נתונים | |||
צעדים/פעולה | מוֹתֵחַ | (4,) | לצוף32 | פעולת רובוט, מורכבת מ[3x מיקום EEF, 1x תפס פתיחה/סגירה]. |
צעדים/הנחה | סקלר | לצוף32 | הנחה אם ניתנת, ברירת המחדל היא 1. | |
צעדים/הוא_ראשון | מוֹתֵחַ | bool | ||
צעדים/הוא_אחרון | מוֹתֵחַ | bool | ||
steps/is_terminal | מוֹתֵחַ | bool | ||
שלבים/הטבעת_שפה | מוֹתֵחַ | (512,) | לצוף32 | הטבעת שפת Kona. ראה https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
שלבים/הוראת_שפה | טֶקסט | חוּט | הוראת שפה. | |
צעדים/תצפית | FeaturesDict | |||
צעדים/תצפית/מגע | מוֹתֵחַ | (50,) | לצוף32 | מידע ליצירת קשר עם רובוט. |
צעדים/תצפית/תמונת_עומק | מוֹתֵחַ | (128, 128, 1) | לצוף32 | תצפית מצלמות עומק עיקרית. |
צעדים/תצפית/אי_כוחות_רציפים | מוֹתֵחַ | (50, 6) | לצוף32 | כוחות מפעילי קצה של רובוט. |
צעדים/תצפית/התמצאות_אי | מוֹתֵחַ | (4,) | לצוף32 | קווטרניון אוריינטציה של רובוט קצה-אפקטור. |
צעדים/תצפית/ee_orientation_vel | מוֹתֵחַ | (3,) | לצוף32 | מהירות התמצאות של רובוט קצה. |
צעדים/תצפית/ee_position | מוֹתֵחַ | (3,) | לצוף32 | עמדת גורם קצה רובוט. |
צעדים/תצפית/ee_vel | מוֹתֵחַ | (3,) | לצוף32 | מהירות אפקט קצה של רובוט. |
צעדים/תצפית/אי_יהו | מוֹתֵחַ | (4,) | לצוף32 | פיתול קצה רובוט. |
צעדים/תצפית/ee_yaw_delta | מוֹתֵחַ | (4,) | לצוף32 | דלתא פיתול קצה של רובוט. |
צעדים/תצפית/תמונה | תְמוּנָה | (128, 128, 3) | uint8 | תצפית RGB של מצלמה ראשית. |
צעדים/תצפית/מפרק_פוז | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף32 | עמדות מפרקי רובוט. |
צעדים/תצפית/מפרקים | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף32 | מהירויות מפרק רובוט. |
צעדים/תצפית/זרימה_אופטית | מוֹתֵחַ | (128, 128, 2) | לצוף32 | זרימה אופטית. |
צעדים/תצפית/מצב | מוֹתֵחַ | (8,) | לצוף32 | מידע פרופריוצפטיבי של רובוט, [7x מיקום מפרק, 1x תפסן פתוח/סגור]. |
צעדים/פרס | סקלר | לצוף32 | תגמול אם מסופק, 1 בשלב האחרון להדגמות. |
מפתחות בפיקוח (ראה
as_supervised
doc ):None
איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.
דוגמאות ( tfds.as_dataframe ): חסר.
ציטוט :
@inproceedings{lee2019icra,
title={Making sense of vision and touch: Self-supervised learning of multimodal representations for contact-rich tasks},
author={Lee, Michelle A and Zhu, Yuke and Srinivasan, Krishnan and Shah, Parth and Savarese, Silvio and Fei-Fei, Li and Garg, Animesh and Bohg, Jeannette},
booktitle={2019 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)},
year={2019},
url={https://arxiv.org/abs/1810.10191}
}