berkeley_gnm_recon

  • Tanım :

arazi navigasyonu

Bölmek Örnekler
'train' 11.834
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Robot action, consists of 2x position),
        'action_angle': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=Robot action, consists of 2x position, 1x yaw),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float64, 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=(120, 160, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'position': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Robot position),
            'state': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=Robot state, consists of [2x position, 1x yaw]),
            'yaw': Tensor(shape=(1,), dtype=float64, description=Robot yaw),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float64, 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 (2,) kayan nokta64 Robot hareketi, 2x konumdan oluşur
adımlar/action_angle Tensör (3,) kayan nokta64 Robot hareketi, 2x konum, 1x sapmadan oluşur
adımlar/indirim Skaler kayan nokta64 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 Dil Öğretimi.
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/görüntü Resim (120, 160, 3) uint8 Ana kamera RGB gözlemi.
adımlar/gözlem/konum Tensör (2,) kayan nokta64 Robotun konumu
adımlar/gözlem/durum Tensör (3,) kayan nokta64 Robot durumu, [2x konum, 1x sapma]'dan oluşur
adımlar/gözlem/sapma Tensör (1,) kayan nokta64 Robot yalpalama
adımlar/ödül Skaler kayan nokta64 Sağlandığı takdirde ödül, demolar için son adımda 1.
  • Alıntı :
@inproceedings{
shah2021rapid,
title={ {Rapid Exploration for Open-World Navigation with Latent Goal Models} },
author={Dhruv Shah and Benjamin Eysenbach and Nicholas Rhinehart and Sergey Levine},
booktitle={5th Annual Conference on Robot Learning },
year={2021},
url={https://openreview.net/forum?id=d_SWJhyKfVw}
}