토토

  • 설명 :

Franka 퍼내기 및 붓기 작업

나뉘다
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'open_gripper': bool,
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'terminate_episode': float32,
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
            'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=numpy array of shape (7,). Contains the robot joint states (as absolute joint angles) at each timestep),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
단계 데이터세트
단계/작업 특징Dict
단계/액션/open_gripper 텐서 부울
단계/작업/회전_델타 텐서 (3,) float32
단계/작업/terminate_episode 텐서 float32
단계/행동/세계_벡터 텐서 (3,) float32
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 특징Dict
단계/관찰/이미지 영상 (480, 640, 3) uint8
단계/관찰/natural_언어_임베딩 텐서 (512,) float32
단계/관찰/natural_lang_instruction 텐서
단계/관찰/상태 텐서 (7,) float32 모양의 numpy 배열 (7,). 각 시간 단계에서 로봇 관절 상태(절대 관절 각도)를 포함합니다.
걸음 수/보상 스칼라 float32
@inproceedings{zhou2023train,
  author={Zhou, Gaoyue and Dean, Victoria and Srirama, Mohan Kumar and Rajeswaran, Aravind and Pari, Jyothish and Hatch, Kyle and Jain, Aryan and Yu, Tianhe and Abbeel, Pieter and Pinto, Lerrel and Finn, Chelsea and Gupta, Abhinav},
  booktitle={2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)},
  title={Train Offline, Test Online: A Real Robot Learning Benchmark},
  year={2023},
 }