utokyo_saytap_converted_externally_to_rlds

  • 説明：

A1 ウォーキング、RGB なし

スプリット例
'train' 20
  • 機能の構造: 
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.),
    }),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラス形Dタイプ説明
特徴辞書
エピソード_メタデータ特徴辞書
エピソードメタデータ/ファイルパス文章弦元のデータ ファイルへのパス。
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル(12,) float32ロボットアクションは【12×関節位置】で構成されています。
歩数/割引スカラーfloat32割引が指定されている場合、デフォルトは 1 です。
ステップ/is_firstテンソルブール
ステップ/is_lastテンソルブール
ステップ/is_terminalテンソルブール
ステップ/言語_埋め込みテンソル(512,) float32コナ言語の埋め込み。 https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 を参照してください。
ステップ/言語説明文章弦言語指導。
ステップ/観察特徴辞書
ステップ/観察/望ましいパターンテンソル(4、5)ブール4 つの脚に対する望ましい足の接地パターン。4 行は右前脚、左前脚、右後脚、左後脚で、パターンの長さは 5 (=0.1 秒) です。
ステップ/観察/desired_velテンソル(3,) float32望ましいベロサイト。最初の 2 つは進行方向に沿った、および進行方向に垂直な線速度で、3 番目はヨー軸の周りの目標角速度です。
手順・観察・イメージ画像(64、64、3) uint8ダミーカメラRGB観察。
ステップ/観察/prev_actテンソル(12,) float32前のステップで適用されたアクション。
ステップ/観察/proj_grav_vecテンソル(3,) float32ロボットベースフレームの重力ベクトル [0, 0, -1]。
ステップ/観察/状態テンソル(30,) float32ロボットの状態は、[3x ロボットベース線速度、3x ベース角速度、12x ジョイント位置、12x ジョイント速度] で構成されます。
歩数/観察/手首画像画像(64、64、3) uint8ダミーリストカメラRGB観察。
歩数/報酬スカラーfloat32提供されている場合は報酬、デモの最終ステップで 1。
  • 引用： 
@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}
}