tokyo_u_lsmo_converted_externally_to_rlds

  • Tanım :

yer seçme görevlerinin hareket planlama yörüngesi

Bölmek Örnekler
'train' 50
  • Özellik yapısı : 
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x endeffector position, 3x euler angles,1x gripper action].),
        '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=(120, 120, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(13,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x endeffector position, 3x euler angles,6x robot joint angles, 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 (7,) kayan nokta32 Robot hareketi, [3x uç efektör konumu, 3x euler açısı, 1x tutucu hareketinden] 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 (120, 120, 3) uint8 Ana kamera RGB gözlemi.
adımlar/gözlem/durum Tensör (13,) kayan nokta32 Robot durumu, [3x uç efektör konumu, 3x euler açısı, 6x robot eklem açısı, 1x tutucu konumu]'dan oluşur.
adımlar/ödül Skaler kayan nokta32 Sağlandığı takdirde ödül, demolar için son adımda 1.
  • Alıntı : 
@Article{Osa22,
  author  = {Takayuki Osa},
  journal = {The International Journal of Robotics Research},
  title   = {Motion Planning by Learning the Solution Manifold in Trajectory Optimization},
  year    = {2022},
  number  = {3},
  pages   = {291--311},
  volume  = {41},
}