taco_play

• 설명 :

주방과 상호작용하는 Franka 팔

• 홈페이지 : https://www.kaggle.com/datasets/oiermees/taco-robot

• 소스 코드 : tfds.robotics.rtx.TacoPlay

• 버전 :

  • 0.1.0 (기본값): 최초 릴리스입니다.

• 다운로드 크기 : Unknown size

• 데이터세트 크기 : 47.77 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

나뉘다	예
'test'	361
'train'	3,242

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'actions': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'rel_actions_gripper': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'rel_actions_world': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'terminate_episode': float32,
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'depth_gripper': Tensor(shape=(84, 84), dtype=float32),
            'depth_static': Tensor(shape=(150, 200), dtype=float32),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
            'rgb_gripper': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'rgb_static': Image(shape=(150, 200, 3), dtype=uint8),
            'robot_obs': Tensor(shape=(15,), dtype=float32),
            'structured_language_instruction': string,
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype	설명
	특징Dict
단계	데이터세트
단계/작업	특징Dict
단계/작업/작업	텐서	(7,)	float32	그리퍼 포즈에 대해 원하는 절대 값(처음 6개 차원은 x, y, z, yaw, 피치, 롤), 마지막 차원은 open_gripper(-1은 열린 그리퍼, 1은 닫힘)
단계/액션/rel_actions_gripper	텐서	(7,)	float32	그리퍼 카메라 프레임의 그리퍼 포즈에 대한 상대 동작(처음 6개 차원은 x, y, z, 요, 피치, 롤), 마지막 차원은 open_gripper(-1은 열린 그리퍼, 1은 닫힘)
단계/액션/rel_actions_world	텐서	(7,)	float32	로봇 기본 프레임의 그리퍼 포즈에 대한 상대 동작(처음 6개 차원은 x, y, z, 요, 피치, 롤), 마지막 차원은 open_gripper(-1은 열린 그리퍼, 1은 닫힘)
단계/작업/종료_에피소드	텐서		float32
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	특징Dict
단계/관찰/깊이_그리퍼	텐서	(84, 84)	float32
단계/관찰/깊이_정적	텐서	(150, 200)	float32
단계/관찰/natural_언어_임베딩	텐서	(512,)	float32
단계/관찰/natural_lang_instruction	텐서		끈	자연어 수업은 구조화된 언어 과제에서 파생된 잠재적인 과제 동의어를 기반으로 무작위로 샘플링된 자연어 수업입니다. 예를 들어, '파란색 조명 끄기'는 '파란색 조명 끄기'로 매핑될 수 있습니다.
단계/관찰/rgb_gripper	영상	(84, 84, 3)	uint8
단계/관찰/rgb_static	영상	(150, 200, 3)	uint8	모양의 RGB 정적 이미지입니다. (150, 200, 3). (200,200, 3) 이미지에서 서브샘플링되었습니다.
단계/관찰/robot_obs	텐서	(15,)	float32	EE 위치(3), 오일러 각도의 EE 방향(3), 그리퍼 폭(1), 조인트 위치(7), 그리퍼 동작(1)
단계/관찰/구조화된_언어_지시	텐서		끈	25개의 가능한 구조화된 언어 명령어 중 하나입니다. https://arxiv.org/pdf/2210.01911.pdf 표 2의 목록을 참조하세요.
걸음 수/보상	스칼라		float32

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 예 ( tfds.as_dataframe ): 누락되었습니다.

• 인용 :

@inproceedings{rosete2022tacorl,
author = {Erick Rosete-Beas and Oier Mees and Gabriel Kalweit and Joschka Boedecker and Wolfram Burgard},
title = {Latent Plans for Task Agnostic Offline Reinforcement Learning},
journal = {Proceedings of the 6th Conference on Robot Learning (CoRL)},
year = {2022}
}
@inproceedings{mees23hulc2,
title={Grounding  Language  with  Visual  Affordances  over  Unstructured  Data},
author={Oier Mees and Jessica Borja-Diaz and Wolfram Burgard},
booktitle = {Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)},
year={2023},
address = {London, UK}
}