jaco_play

• Description :

Jaco 2 choisit une place sur le dessus de la table

• Page d'accueil : https://github.com/clvrai/clvr_jaco_play_dataset

• Code source : tfds.robotics.rtx.JacoPlay

• Versions :

  • 0.1.0 (par défaut) : version initiale.

• Taille du téléchargement : Unknown size

• Taille de l'ensemble de données : 9.24 GiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Non

• Divisions :

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'gripper_closedness_action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'terminate_episode': Tensor(shape=(3,), dtype=int32),
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'end_effector_cartesian_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'end_effector_cartesian_velocity': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8),
            'image_wrist': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8),
            'joint_pos': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : None

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

• Citation :

@software{dass2023jacoplay,
  author = {Dass, Shivin and Yapeter, Jullian and Zhang, Jesse and Zhang, Jiahui
            and Pertsch, Karl and Nikolaidis, Stefanos and Lim, Joseph J.},
  title = {CLVR Jaco Play Dataset},
  url = {https://github.com/clvrai/clvr_jaco_play_dataset},
  version = {1.0.0},
  year = {2023}
}