utokyo_saytap_converted_externally_to_rlds

  • Keterangan :

A1 berjalan, tanpa RGB

Membelah Contoh
'train' 20
  • Struktur fitur :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(12,), 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({
            'desired_pattern': Tensor(shape=(4, 5), dtype=bool),
            'desired_vel': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8),
            'prev_act': Tensor(shape=(12,), dtype=float32),
            'proj_grav_vec': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'state': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'wrist_image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • Dokumentasi fitur :
Fitur Kelas Membentuk Tipe D Keterangan
FiturDict
episode_metadata FiturDict
episode_metadata/file_path Teks rangkaian Jalur ke file data asli.
Langkah Himpunan data
langkah/tindakan Tensor (12,) float32 Aksi robot, terdiri dari [12x posisi sendi].
langkah/diskon Skalar float32 Diskon jika disediakan, defaultnya adalah 1.
langkah/adalah_pertama Tensor bodoh
langkah/adalah_terakhir Tensor bodoh
langkah/is_terminal Tensor bodoh
langkah/bahasa_embedding Tensor (512,) float32 Penyematan bahasa Kona. Lihat https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
langkah/bahasa_instruksi Teks rangkaian Instruksi Bahasa.
langkah/pengamatan FiturDict
langkah/pengamatan/desired_pattern Tensor (4, 5) bodoh Pola kontak kaki yang diinginkan untuk 4 kaki, 4 baris untuk kaki kanan depan, kiri depan, kanan belakang, dan kiri belakang, panjang pola 5 (=0,1s).
langkah/pengamatan/desired_vel Tensor (3,) float32 Kecepatan yang diinginkan. 2 yang pertama adalah kecepatan linier sepanjang dan tegak lurus terhadap arah arah, yang ketiga adalah kecepatan sudut yang diinginkan terhadap sumbu yaw.
langkah/pengamatan/gambar Gambar (64, 64, 3) uint8 Pengamatan RGB kamera tiruan.
langkah/pengamatan/prev_act Tensor (12,) float32 Tindakan diterapkan pada langkah sebelumnya.
langkah/pengamatan/proj_grav_vec Tensor (3,) float32 Vektor gravitasi [0, 0, -1] pada rangka dasar robot.
langkah/pengamatan/keadaan Tensor (30,) float32 Keadaan robot, terdiri dari [3x kecepatan linier dasar robot, 3x kecepatan sudut dasar, 12x posisi sambungan, 12x kecepatan sambungan].
langkah/pengamatan/wrist_image Gambar (64, 64, 3) uint8 Pengamatan RGB kamera pergelangan tangan tiruan.
langkah/hadiah Skalar float32 Hadiah jika diberikan, 1 pada langkah terakhir untuk demo.
@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}
}