usc_cloth_sim_converted_externally_to_rlds

  • Descripción :

Tareas de interacción con la tela Franka.

Dividir Ejemplos
'train' 800
'val' 200
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
        'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • Documentación de funciones :
Característica Clase Forma tipo D Descripción
FuncionesDict
episodio_metadatos FuncionesDict
metadatos_episodio/ruta_archivo Texto cadena Ruta al archivo de datos original.
pasos Conjunto de datos
pasos/acción Tensor (4,) flotador32 La acción del robot consta de objetivo x, y, z y comando de selección: selección <0,5 = abrir, selección> 0,5 = cerrar.
pasos/descuento Escalar flotador32 Descuento si se proporciona, el valor predeterminado es 1.
pasos/es_primero Tensor booleano
pasos/es_último Tensor booleano
pasos/es_terminal Tensor booleano
pasos/idioma_incrustación Tensor (512,) flotador32 Incorporación del lenguaje Kona. Consulte https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
pasos/instrucción_idioma Texto cadena Instrucción de idiomas.
pasos/observación FuncionesDict
pasos/observación/imagen Imagen (32, 32, 3) uint8 Observación de imágenes de tela.
pasos/recompensa Escalar flotador32 Recompensa como métrica de rendimiento normalizada en [0, 1].0 = sin cambios desde el estado inicial. 1 = plegado perfecto.-ve rendimiento significa que la tela está peor que en su estado inicial.
@article{salhotra2022dmfd,
    author={Salhotra, Gautam and Liu, I-Chun Arthur and Dominguez-Kuhne, Marcus and Sukhatme, Gaurav S.},
    journal={IEEE Robotics and Automation Letters},
    title={Learning Deformable Object Manipulation From Expert Demonstrations},
    year={2022},
    volume={7},
    number={4},
    pages={8775-8782},
    doi={10.1109/LRA.2022.3187843}
}