utaustin_mutex

  • বর্ণনা :

বিভিন্ন পরিবারের ম্যানিপুলেশন কাজ

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 1,500
  • বৈশিষ্ট্য গঠন : 
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [6x end effector delta pose, 1x gripper position]),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32, description=Kona language embedding. See https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5),
        'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(24,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [7x robot joint angles, 1x gripper position, 16x robot end-effector homogeneous matrix].),
            'wrist_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Wrist camera RGB observation.),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
episode_metadata ফিচারসডিক্ট
episode_metadata/file_path পাঠ্য স্ট্রিং মূল ডেটা ফাইলের পথ।
পদক্ষেপ ডেটাসেট
পদক্ষেপ/ক্রিয়া টেনসর (৭,) float32 রোবট অ্যাকশন, রয়েছে [6x এন্ড ইফেক্টর ডেল্টা পোজ, 1x গ্রিপার পজিশন]
পদক্ষেপ/ছাড় স্কেলার float32 ডিসকাউন্ট দেওয়া হলে, ডিফল্ট 1.
steps/is_first টেনসর bool
ধাপ/শেষ_শেষ টেনসর bool
steps/is_terminal টেনসর bool
পদক্ষেপ/ভাষা_এম্বেডিং টেনসর (512,) float32 কোন ভাষা এম্বেডিং. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 দেখুন
পদক্ষেপ/ভাষা_নির্দেশ পাঠ্য স্ট্রিং প্রতিটি কাজের জন্য বিস্তারিত ভাষা নির্দেশাবলী।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ ফিচারসডিক্ট
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/চিত্র ছবি (128, 128, 3) uint8 প্রধান ক্যামেরা আরজিবি পর্যবেক্ষণ।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/রাষ্ট্র টেনসর (24,) float32 রোবট অবস্থা, [7x রোবট জয়েন্ট অ্যাঙ্গেল, 1x গ্রিপার পজিশন, 16x রোবট এন্ড-ইফেক্টর সমজাতীয় ম্যাট্রিক্স] নিয়ে গঠিত।
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/কব্জি_চিত্র ছবি (128, 128, 3) uint8 কব্জি ক্যামেরা আরজিবি পর্যবেক্ষণ।
পদক্ষেপ/পুরস্কার স্কেলার float32 প্রদান করা হলে পুরস্কার, ডেমোর জন্য চূড়ান্ত ধাপে 1।
  • উদ্ধৃতি : 
@inproceedings{
    shah2023mutex,
    title={ {MUTEX}: Learning Unified Policies from Multimodal Task Specifications},
    author={Rutav Shah and Roberto Mart{\'\i}n-Mart{\'\i}n and Yuke Zhu},
    booktitle={7th Annual Conference on Robot Learning},
    year={2023},
    url={https://openreview.net/forum?id=PwqiqaaEzJ}
}