- Tanım :
 
Merhaba streç robot mutfak etkileşimleri
Ana sayfa : https://robo-affordances.github.io/
Kaynak kodu :
tfds.robotics.rtx.CmuStretchSürümler :
-  
0.1.0(varsayılan): İlk sürüm. 
-  
 İndirme boyutu :
Unknown sizeVeri kümesi boyutu :
728.06 MiBOtomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Bölünmeler :
| Bölmek | Örnekler | 
|---|---|
 'train' | 135 | 
- Özellik yapısı :
 
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x ee pos, 3x ee rot 1x gripper binary action, 1x terminate episode].),
        '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=(4,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x robot joint angles/ee pos, 1x gripper position].),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, 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 | (8,) | kayan nokta32 | Robot eylemi, [3x ee pos, 3x ee rot 1x tutucu ikili eylemi, 1x sonlandırma bölümünden] oluşur. | 
| adımlar/indirim | Skaler | kayan nokta32 | 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 | (128, 128, 3) | uint8 | Ana kamera RGB gözlemi. | 
| adımlar/gözlem/durum | Tensör | (4,) | kayan nokta32 | Robot durumu, [3x robot eklem açısı/ee konumu, 1x tutucu konumu]'ndan oluşur. | 
| adımlar/ödül | Skaler | kayan nokta32 | Sağlandığı takdirde ödül, demolar için son adımda 1. | 
Denetlenen anahtarlar (
as_supervisedbelgesine bakın):NoneŞekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.
Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
- Alıntı :
 
@inproceedings{bahl2023affordances,
  title={Affordances from Human Videos as a Versatile Representation for Robotics},
  author={Bahl, Shikhar and Mendonca, Russell and Chen, Lili and Jain, Unnat and Pathak, Deepak},
  booktitle={CVPR},
  year={2023}
}
@article{mendonca2023structured,
  title={Structured World Models from Human Videos},
  author={Mendonca, Russell and Bahl, Shikhar and Pathak, Deepak},
  journal={CoRL},
  year={2023}
}