utokyo_saytap_converted_ex externally_to_rlds

  • विवरण :

A1 चलना, कोई RGB नहीं

विभाजित करना उदाहरण
'train' 20
  • फ़ीचर संरचना : 
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(12,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [12x joint positios].),
        '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({
            'desired_pattern': Tensor(shape=(4, 5), dtype=bool, description=Desired foot contact pattern for the 4 legs, the 4 rows are for the front right, front left, rear right and rear left legs, the pattern length is 5 (=0.1s).),
            'desired_vel': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Desired velocites. The first 2 are linear velocities along and perpendicular to the heading direction, the 3rd is the desired angular velocity about the yaw axis.),
            'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8, description=Dummy camera RGB observation.),
            'prev_act': Tensor(shape=(12,), dtype=float32, description=Actions applied in the previous step.),
            'proj_grav_vec': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=The gravity vector [0, 0, -1] in the robot base frame.),
            'state': Tensor(shape=(30,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x robot base linear velocity, 3x base angular vel, 12x joint position, 12x joint velocity].),
            'wrist_image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8, description=Dummy wrist camera RGB observation.),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीप्रकार विवरण
फीचर्सडिक्ट
एपिसोड_मेटाडेटा फीचर्सडिक्ट
एपिसोड_मेटाडेटा/फ़ाइल_पथ मूलपाठ डोरी मूल डेटा फ़ाइल का पथ.
कदम डेटासेट
कदम/कार्रवाई टेन्सर (12,) फ्लोट32 रोबोट क्रिया, [12x संयुक्त स्थिति] से युक्त होती है।
कदम/छूट अदिश फ्लोट32 यदि छूट प्रदान की गई है, तो डिफ़ॉल्ट 1 है।
चरण/पहला है टेन्सर बूल
चरण/अंतिम है टेन्सर बूल
चरण/is_terminal टेन्सर बूल
चरण/भाषा_एम्बेडिंग टेन्सर (512,) फ्लोट32 कोना भाषा एम्बेडिंग. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 देखें
चरण/भाषा_निर्देश मूलपाठ डोरी भाषा निर्देश.
चरण/अवलोकन फीचर्सडिक्ट
चरण/अवलोकन/वांछित_पैटर्न टेन्सर (4,5) बूल 4 पैरों के लिए वांछित पैर संपर्क पैटर्न, 4 पंक्तियाँ सामने दाएँ, सामने बाएँ, पीछे दाएँ और पीछे बाएँ पैरों के लिए हैं, पैटर्न की लंबाई 5 (=0.1s) है।
चरण/अवलोकन/वांछित_वेल टेन्सर (3,) फ्लोट32 वांछित वेग. पहले 2 शीर्ष दिशा के अनुदिश और लंबवत रैखिक वेग हैं, तीसरा यव अक्ष के बारे में वांछित कोणीय वेग है।
चरण/अवलोकन/छवि छवि (64, 64, 3) uint8 डमी कैमरा आरजीबी अवलोकन।
चरण/अवलोकन/prev_act टेन्सर (12,) फ्लोट32 पिछले चरण में लागू क्रियाएँ.
चरण/अवलोकन/proj_grav_vec टेन्सर (3,) फ्लोट32 रोबोट बेस फ़्रेम में गुरुत्वाकर्षण वेक्टर [0, 0, -1]।
चरण/अवलोकन/स्थिति टेन्सर (30,) फ्लोट32 रोबोट अवस्था में [3x रोबोट बेस रैखिक वेग, 3x बेस कोणीय वेग, 12x संयुक्त स्थिति, 12x संयुक्त वेग] शामिल हैं।
चरण/अवलोकन/कलाई_छवि छवि (64, 64, 3) uint8 डमी कलाई कैमरा आरजीबी अवलोकन।
कदम/इनाम अदिश फ्लोट32 यदि प्रदान किया गया तो इनाम, डेमो के लिए अंतिम चरण पर 1।
  • उद्धरण : 
@article{saytap2023,
  author = {Yujin Tang and Wenhao Yu and Jie Tan and Heiga Zen and Aleksandra Faust and
Tatsuya Harada},
  title  = {SayTap: Language to Quadrupedal Locomotion},
  eprint = {arXiv:2306.07580},
  url    = {https://saytap.github.io},
  note   = "{https://saytap.github.io}",
  year   = {2023}
}