- 説明:
38 のタスク、7500 の軌道にわたって 12 の重要な操作スキルを実証する、単一のロボット アームの実際のデータセット。
ホームページ: https://robopen.github.io/
ソースコード:
tfds.robotics.rtx.RoboSetバージョン:
-
0.1.0(デフォルト): 初期リリース。
-
ダウンロードサイズ:
Unknown sizeデータセットのサイズ:
179.42 GiB自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:
| スプリット | 例 |
|---|---|
'train' | 18,250 |
- 機能の構造:
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': string,
'trial_id': string,
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'language_instruction': string,
'observation': FeaturesDict({
'image_left': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),
'image_right': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),
'image_top': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),
'image_wrist': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),
'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
'state_velocity': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
}),
})
- 機能ドキュメント:
| 特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| 特徴辞書 | ||||
| エピソード_メタデータ | 特徴辞書 | |||
| エピソードメタデータ/ファイルパス | テンソル | 弦 | ||
| エピソードメタデータ/トライアルID | テンソル | 弦 | ||
| ステップ | データセット | |||
| ステップ/アクション | テンソル | (8,) | float32 | |
| 歩数/割引 | スカラー | float32 | ||
| ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
| ステップ/言語説明 | テンソル | 弦 | ||
| ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
| 歩数/観察/image_left | 画像 | (240、424、3) | uint8 | |
| 歩数/観察/image_right | 画像 | (240、424、3) | uint8 | |
| 歩数/観察/image_top | 画像 | (240、424、3) | uint8 | |
| 歩数/観察/画像_手首 | 画像 | (240、424、3) | uint8 | |
| ステップ/観察/状態 | テンソル | (8,) | float32 | |
| ステップ/観察/状態_速度 | テンソル | (8,) | float32 | |
| 歩数/報酬 | スカラー | float32 |
監視キー(
as_superviseddoc を参照):None図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@misc{bharadhwaj2023roboagent, title={RoboAgent: Generalization and Efficiency in Robot Manipulation via Semantic Augmentations and Action Chunking}, author={Homanga Bharadhwaj and Jay Vakil and Mohit Sharma and Abhinav Gupta and Shubham Tulsiani and Vikash Kumar}, year={2023}, eprint={2309.01918}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.RO} }