토토

• 설명 :

Franka 퍼내기 및 붓기 작업

• 홈페이지 : https://toto-benchmark.org/

• 소스 코드 : tfds.robotics.rtx.Toto

• 버전 :

  • 0.1.0 (기본값): 최초 릴리스입니다.

• 다운로드 크기 : Unknown size

• 데이터 세트 크기 : Unknown size

• 자동 캐시 ( 문서 ): 알 수 없음

• 분할 :

나뉘다	예

• 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		끈
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

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 예 ( tfds.as_dataframe ): 누락되었습니다.

• 인용 :

@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},
 }