utastin_mutex

• Tanım :

Çeşitli ev manipülasyon görevleri

• Ana sayfa : https://ut-austin-rpl.github.io/MUTEX/

• Kaynak kodu : tfds.robotics.rtx.UtaustinMutex

• Sürümler :

  • 0.1.0 (varsayılan): İlk sürüm.

• İndirme boyutu : Unknown size

• Veri kümesi boyutu : 20.79 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

• Bölünmeler :

Bölmek	Örnekler
'train'	1.500

• Özellik yapısı :

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.),
    }),
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Tanım
	ÖzelliklerDict
bölüm_meta verileri	ÖzelliklerDict
bölüm_metadata/dosya_yolu	Metin		sicim	Orijinal veri dosyasının yolu.
adımlar	Veri kümesi
adımlar/eylem	Tensör	(7,)	kayan nokta32	Robot hareketi, [6x uç efektör delta pozu, 1x tutucu pozisyonu] içerir
adımlar/indirim	Skaler		kayan nokta32	Sağlanırsa indirim, varsayılan olarak 1'dir.
adımlar/is_first	Tensör		bool
adımlar/is_last	Tensör		bool
adımlar/is_terminal	Tensör		bool
adımlar/dil_embedding	Tensör	(512,)	kayan nokta32	Kona dili yerleştirme. Bkz. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
adımlar/language_instruction	Metin		sicim	Her görev için Ayrıntılı Dil Talimatları.
adımlar/gözlem	ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/görüntü	Resim	(128, 128, 3)	uint8	Ana kamera RGB gözlemi.
adımlar/gözlem/durum	Tensör	(24,)	kayan nokta32	Robot durumu, [7x robot eklem açıları, 1x tutucu konumu, 16x robot uç efektör homojen matrisinden] oluşur.
adımlar/gözlem/wrist_image	Resim	(128, 128, 3)	uint8	Bilek kamerası RGB gözlemi.
adımlar/ödül	Skaler		kayan nokta32	Sağlandığı takdirde ödül, demolar için son adımda 1.

• Denetlenen anahtarlar ( as_supervised belgesine bakın): None

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@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}
}