- Descrição :
Tarefas de cozinha estilizadas Franka
Página inicial : https://ut-austin-rpl.github.io/rpl-BUDS/
Código fonte :
tfds.robotics.rtx.AustinBudsDatasetConvertedExternallyToRldsVersões :
-
0.1.0(padrão): versão inicial.
-
Tamanho do download :
Unknown sizeTamanho do conjunto de dados :
1.49 GiBArmazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Divisões :
| Dividir | Exemplos |
|---|---|
'train' | 50 |
- Estrutura de recursos :
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.),
}),
})
- Documentação de recursos :
| Recurso | Aula | Forma | Tipo D | Descrição |
|---|---|---|---|---|
| RecursosDict | ||||
| episódio_metadados | RecursosDict | |||
| episódio_metadados/caminho_do_arquivo | Texto | corda | Caminho para o arquivo de dados original. | |
| passos | Conjunto de dados | |||
| etapas/ação | Tensor | (7,) | float32 | A ação do robô consiste em [6x pose delta do efetor final, 1x posição da pinça]. |
| passos/desconto | Escalar | float32 | Desconto, se fornecido, o padrão é 1. | |
| passos/é_primeiro | Tensor | bool | ||
| passos/é_último | Tensor | bool | ||
| etapas/is_terminal | Tensor | bool | ||
| etapas/idioma_incorporação | Tensor | (512,) | float32 | Incorporação da linguagem Kona. Consulte https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
| etapas/instrução_idioma | Texto | corda | Instrução de Idiomas. | |
| etapas/observação | RecursosDict | |||
| passos/observação/imagem | Imagem | (128, 128, 3) | uint8 | Observação RGB da câmera principal. |
| etapas/observação/estado | Tensor | (24,) | float32 | Estado do robô, consiste em [7x ângulos de articulação do robô, 1x posição da pinça, 16x matriz homogênea do efetor final do robô]. |
| passos/observação/imagem_de_pulso | Imagem | (128, 128, 3) | uint8 | Observação RGB da câmera de pulso. |
| passos/recompensa | Escalar | float32 | Recompensa, se fornecida, 1 na etapa final para demonstrações. |
Chaves supervisionadas (consulte o documento
as_supervised):NoneFigura ( tfds.show_examples ): Não suportado.
Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Citação :
@article{zhu2022bottom,
title={Bottom-Up Skill Discovery From Unsegmented Demonstrations for Long-Horizon Robot Manipulation},
author={Zhu, Yifeng and Stone, Peter and Zhu, Yuke},
journal={IEEE Robotics and Automation Letters},
volume={7},
number={2},
pages={4126--4133},
year={2022},
publisher={IEEE}
}