taco_play

  • Descrizione :

Braccio Franka interagente con la cucina

Diviso Esempi
'test' 361
'train' 3.242
  • Struttura delle caratteristiche :
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),
    }),
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
passi Set di dati
passi/azione CaratteristicheDict
passi/azione/azioni Tensore (7,) float32 valori desiderati assoluti per la posa della pinza (le prime 6 dimensioni sono x, y, z, imbardata, beccheggio, rollio), l'ultima dimensione è open_gripper (-1 è la pinza aperta, 1 è chiusa)
passi/azione/rel_actions_gripper Tensore (7,) float32 azioni relative per la posa della pinza nell'inquadratura della fotocamera della pinza (le prime 6 dimensioni sono x, y, z, imbardata, beccheggio, rollio), l'ultima dimensione è open_gripper (-1 è la pinza aperta, 1 è chiusa)
passi/azione/rel_actions_world Tensore (7,) float32 azioni relative per la posa della pinza nel telaio di base del robot (le prime 6 dimensioni sono x, y, z, imbardata, beccheggio, rollio), l'ultima dimensione è open_gripper (-1 è pinza aperta, 1 è chiusa)
passaggi/azione/termina_episodio Tensore float32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/profondità_gripper Tensore (84, 84) float32
passi/osservazione/profondità_statica Tensore (150, 200) float32
passaggi/osservazione/incorporamento_linguaggio_naturale Tensore (512,) float32
passi/osservazione/istruzione_linguaggio_naturale Tensore corda L'insegnamento del linguaggio naturale è un insegnamento del linguaggio naturale campionato casualmente sulla base di potenziali sinonimi del compito derivati ​​dal compito del linguaggio strutturato. Ad esempio, "spegni la luce blu" può corrispondere a "spegnere la luce di colore blu".
passi/osservazione/rgb_gripper Immagine (84, 84, 3) uint8
passi/osservazione/rgb_static Immagine (150, 200, 3) uint8 Immagine statica RGB della forma. (150, 200, 3). Sottocampionato dall'immagine (200,200, 3).
passi/osservazione/robot_obs Tensore (15,) float32 Posizione EE (3), orientamento EE negli angoli di Eulero (3), larghezza della pinza (1), posizioni dei giunti (7), azione della pinza (1)
passi/osservazione/istruzione_linguaggio_strutturato Tensore corda Una delle 25 possibili istruzioni in linguaggio strutturato, vedere l'elenco in https://arxiv.org/pdf/2210.01911.pdf Tabella 2.
passi/ricompensa Scalare float32
@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}
}