robo_set

  • Tanım :

38 görev ve 7500 yörüngede 12 önemsiz olmayan manipülasyon becerisini gösteren tek bir robot kolunun gerçek veri seti.

Bölmek Örnekler
'train' 18.250
  • Özellik yapısı : 
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),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_meta verileri ÖzelliklerDict
bölüm_metadata/dosya_yolu Tensör sicim
Episode_metadata/trial_id Tensör sicim
adımlar Veri kümesi
adımlar/eylem Tensör (8,) kayan nokta32
adımlar/indirim Skaler kayan nokta32
adımlar/is_first Tensör bool
adımlar/is_last Tensör bool
adımlar/is_terminal Tensör bool
adımlar/language_instruction Tensör sicim
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/image_left Resim (240, 424, 3) uint8
adımlar/gözlem/görüntü_sağ Resim (240, 424, 3) uint8
adımlar/gözlem/image_top Resim (240, 424, 3) uint8
adımlar/gözlem/image_wrist Resim (240, 424, 3) uint8
adımlar/gözlem/durum Tensör (8,) kayan nokta32
adımlar/gözlem/durum_velocity Tensör (8,) kayan nokta32
adımlar/ödül Skaler kayan nokta32
  • Alıntı : 
@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} }