स्टैनफोर्ड_रोबोकुक_बाहरी_रूप से_आरएलडीएस में परिवर्तित

  • विवरण :

फ्रेंका विभिन्न उपकरणों के साथ पकौड़ी तैयार कर रही है

विभाजित करना उदाहरण
'train' 2,460
  • फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'extrinsics_1': Tensor(shape=(4, 4), dtype=float32, description=Camera 1 Extrinsic Matrix.),
        'extrinsics_2': Tensor(shape=(4, 4), dtype=float32, description=Camera 2 Extrinsic Matrix.),
        'extrinsics_3': Tensor(shape=(4, 4), dtype=float32, description=Camera 3 Extrinsic Matrix.),
        'extrinsics_4': Tensor(shape=(4, 4), dtype=float32, description=Camera 4 Extrinsic Matrix.),
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x robot end-effector velocities, 3x robot end-effector angular velocities, 1x gripper velocity].),
        '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_1': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32, description=Camera 1 Depth observation.),
            'depth_2': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32, description=Camera 2 Depth observation.),
            'depth_3': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32, description=Camera 3 Depth observation.),
            'depth_4': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32, description=Camera 4 Depth observation.),
            'image_1': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8, description=Camera 1 RGB observation.),
            'image_2': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8, description=Camera 2 RGB observation.),
            'image_3': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8, description=Camera 3 RGB observation.),
            'image_4': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8, description=Camera 4 RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x robot end-effector position, 3x robot end-effector euler angles, 1x gripper position].),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीप्रकार विवरण
फीचर्सडिक्ट
एपिसोड_मेटाडेटा फीचर्सडिक्ट
एपिसोड_मेटाडेटा/एक्सट्रिंसिक्स_1 टेन्सर (4,4) फ्लोट32 कैमरा 1 एक्सट्रिंसिक मैट्रिक्स।
एपिसोड_मेटाडेटा/एक्सट्रिंसिक्स_2 टेन्सर (4,4) फ्लोट32 कैमरा 2 एक्सट्रिंसिक मैट्रिक्स।
एपिसोड_मेटाडेटा/एक्सट्रिंसिक्स_3 टेन्सर (4,4) फ्लोट32 कैमरा 3 एक्सट्रिंसिक मैट्रिक्स।
एपिसोड_मेटाडेटा/एक्सट्रिंसिक्स_4 टेन्सर (4,4) फ्लोट32 कैमरा 4 एक्सट्रिंसिक मैट्रिक्स।
एपिसोड_मेटाडेटा/फ़ाइल_पथ मूलपाठ डोरी मूल डेटा फ़ाइल का पथ.
कदम डेटासेट
कदम/कार्रवाई टेन्सर (7,) फ्लोट32 रोबोट कार्रवाई में [3x रोबोट अंत-प्रभावक वेग, 3x रोबोट अंत-प्रभावक कोणीय वेग, 1x ग्रिपर वेग] शामिल हैं।
कदम/छूट अदिश फ्लोट32 यदि छूट प्रदान की गई है, तो डिफ़ॉल्ट 1 है।
चरण/पहला है टेन्सर बूल
चरण/अंतिम है टेन्सर बूल
चरण/is_terminal टेन्सर बूल
चरण/भाषा_एम्बेडिंग टेन्सर (512,) फ्लोट32 कोना भाषा एम्बेडिंग. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 देखें
चरण/भाषा_निर्देश मूलपाठ डोरी भाषा निर्देश.
कदम/अवलोकन फीचर्सडिक्ट
चरण/अवलोकन/गहराई_1 टेन्सर (256, 256) फ्लोट32 कैमरा 1 गहराई अवलोकन।
चरण/अवलोकन/गहराई_2 टेन्सर (256, 256) फ्लोट32 कैमरा 2 गहराई अवलोकन।
चरण/अवलोकन/गहराई_3 टेन्सर (256, 256) फ्लोट32 कैमरा 3 गहराई अवलोकन।
चरण/अवलोकन/गहराई_4 टेन्सर (256, 256) फ्लोट32 कैमरा 4 गहराई अवलोकन।
चरण/अवलोकन/छवि_1 छवि (256, 256, 3) uint8 कैमरा 1 आरजीबी अवलोकन।
चरण/अवलोकन/छवि_2 छवि (256, 256, 3) uint8 कैमरा 2 आरजीबी अवलोकन।
चरण/अवलोकन/छवि_3 छवि (256, 256, 3) uint8 कैमरा 3 आरजीबी अवलोकन।
चरण/अवलोकन/छवि_4 छवि (256, 256, 3) uint8 कैमरा 4 आरजीबी अवलोकन।
चरण/अवलोकन/स्थिति टेन्सर (7,) फ्लोट32 रोबोट अवस्था में [3x रोबोट अंत-प्रभावक स्थिति, 3x रोबोट अंत-प्रभावक यूलर कोण, 1x ग्रिपर स्थिति] शामिल है।
कदम/इनाम अदिश फ्लोट32 यदि प्रदान किया गया तो इनाम, डेमो के लिए अंतिम चरण पर 1।

  • पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

  • चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

  • उदाहरण ( tfds.as_dataframe ): गुम है।

  • उद्धरण :

@article{shi2023robocook,
  title={RoboCook: Long-Horizon Elasto-Plastic Object Manipulation with Diverse Tools},
  author={Shi, Haochen and Xu, Huazhe and Clarke, Samuel and Li, Yunzhu and Wu, Jiajun},
  journal={arXiv preprint arXiv:2306.14447},
  year={2023}
}