utaustin_mutex

  • Description :

Diverses tâches de manipulation ménagère

Diviser Exemples
'train' 1 500
  • Structure des fonctionnalités : 
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [6x end effector delta pose, 1x gripper position]),
        '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=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(24,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [7x robot joint angles, 1x gripper position, 16x robot end-effector homogeneous matrix].),
            'wrist_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Wrist camera RGB observation.),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité Classe Forme Type D Description
FonctionnalitésDict
épisode_métadonnées FonctionnalitésDict
épisode_metadata/file_path Texte chaîne Chemin d'accès au fichier de données d'origine.
mesures Ensemble de données
étapes/actions Tenseur (7,) flotteur32 Action du robot, composée de [6x pose delta d'effecteur terminal, 1x position de préhension]
étapes/remise Scalaire flotteur32 Remise si fournie, par défaut à 1.
étapes/is_first Tenseur bouffon
étapes/est_dernier Tenseur bouffon
étapes/is_terminal Tenseur bouffon
étapes/langue_embedding Tenseur (512,) flotteur32 Intégration du langage Kona. Voir https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
étapes/instruction_langue Texte chaîne Instructions linguistiques détaillées pour chaque tâche.
étapes/observation FonctionnalitésDict
étapes/observation/image Image (128, 128, 3) uint8 Observation RVB de la caméra principale.
étapes/observation/état Tenseur (24,) flotteur32 L'état du robot se compose de [7x angles d'articulation du robot, 1x position de la pince, 16x matrice homogène d'effecteur terminal du robot].
étapes/observation/image_poignet Image (128, 128, 3) uint8 Observation RVB par caméra-bracelet.
étapes/récompense Scalaire flotteur32 Récompense si fournie, 1 à la dernière étape pour les démos.
  • Citation : 
@inproceedings{
    shah2023mutex,
    title={ {MUTEX}: Learning Unified Policies from Multimodal Task Specifications},
    author={Rutav Shah and Roberto Mart{\'\i}n-Mart{\'\i}n and Yuke Zhu},
    booktitle={7th Annual Conference on Robot Learning},
    year={2023},
    url={https://openreview.net/forum?id=PwqiqaaEzJ}
}