berkeley_gnm_sac_son

  • Description :

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'train' 2 955
  • Structure des fonctionnalités :
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.),
    }),
})
  • Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité Classe Forme Type D Description
FonctionnalitésDict
épisode_métadonnées FonctionnalitésDict
épisode_metadata/file_path Texte chaîne Chemin d'accès au fichier de données d'origine.
mesures Ensemble de données
étapes/actions Tenseur (2,) flotteur64 Action du robot, consiste en 2x positions
étapes/action_angle Tenseur (3,) flotteur64 Action du robot, composée de 2x positions, 1x lacet
étapes/remise Scalaire flotteur64 Remise si fournie, par défaut à 1.
étapes/is_first Tenseur bouffon
étapes/est_dernier Tenseur bouffon
étapes/is_terminal Tenseur bouffon
étapes/langue_embedding Tenseur (512,) flotteur32 Intégration du langage Kona. Voir https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
étapes/instruction_langue Texte chaîne Enseignement des langues.
étapes/observation FonctionnalitésDict
étapes/observation/image Image (120, 160, 3) uint8 Observation RVB de la caméra principale.
étapes/observation/position Tenseur (2,) flotteur64 Position du robot
étapes/observation/état Tenseur (3,) flotteur64 État du robot, composé de [2x position, 1x lacet]
pas/observation/lacet Tenseur (1,) flotteur64 Lacet de robot
étapes/récompense Scalaire flotteur64 Récompense si fournie, 1 à la dernière étape pour les démos.
  • Citation :
@article{hirose2023sacson,
  title={SACSoN: Scalable Autonomous Data Collection for Social Navigation},
  author={Hirose, Noriaki and Shah, Dhruv and Sridhar, Ajay and Levine, Sergey},
  journal={arXiv preprint arXiv:2306.01874},
  year={2023}
}