- Tanım :
 
Franka oyuncak mutfaklarla etkileşime giriyor
Ana sayfa : https://play-to-policy.github.io/
Kaynak kodu :
tfds.robotics.rtx.NyuFrankaPlayDatasetConvertedExternallyToRldsSürümler :
-  
0.1.0(varsayılan): İlk sürüm. 
-  
 İndirme boyutu :
Unknown sizeVeri kümesi boyutu :
5.18 GiBOtomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Bölünmeler :
| Bölmek | Örnekler | 
|---|---|
 'train' | 365 | 
 'val' | 91 | 
- Özellik yapısı :
 
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(15,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [7x joint velocities, 3x EE delta xyz, 3x EE delta rpy, 1x gripper position, 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({
            'depth': Tensor(shape=(128, 128, 1), dtype=int32, description=Right camera depth observation.),
            'depth_additional_view': Tensor(shape=(128, 128, 1), dtype=int32, description=Left camera depth observation.),
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Right camera RGB observation.),
            'image_additional_view': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Left camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(13,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [7x robot joint angles, 3x EE xyz, 3x EE rpy.),
        }),
        '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 | (15,) | kayan nokta32 | Robot hareketi, [7x eklem hızları, 3x EE delta xyz, 3x EE delta rpy, 1x kıskaç konumu, 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/derinlik | Tensör | (128, 128, 1) | int32 | Sağ kamera derinlik gözlemi. | 
| adımlar/gözlem/derinlik_additional_view | Tensör | (128, 128, 1) | int32 | Sol kamera derinlik gözlemi. | 
| adımlar/gözlem/görüntü | Resim | (128, 128, 3) | uint8 | Sağ kamera RGB gözlemi. | 
| adımlar/gözlem/image_additional_view | Resim | (128, 128, 3) | uint8 | Sol kamera RGB gözlemi. | 
| adımlar/gözlem/durum | Tensör | (13,) | kayan nokta32 | Robot durumu, [7x robot eklem açıları, 3x EE xyz, 3x EE rpy'den 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 :
 
@article{cui2022play,
  title   = {From Play to Policy: Conditional Behavior Generation from Uncurated Robot Data},
  author  = {Cui, Zichen Jeff and Wang, Yibin and Shafiullah, Nur Muhammad Mahi and Pinto, Lerrel},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2210.10047},
  year    = {2022}
}