utaustin_mutex

  • Keterangan :

Beragam tugas manipulasi rumah tangga

Membelah Contoh
'train' 1.500
  • Struktur fitur : 
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.),
    }),
})
  • Dokumentasi fitur :
Fitur Kelas Membentuk Tipe D Keterangan
FiturDict
episode_metadata FiturDict
episode_metadata/file_path Teks rangkaian Jalur ke file data asli.
tangga Kumpulan data
langkah/tindakan Tensor (7,) float32 Aksi robot, terdiri dari [6x pose delta efektor ujung, 1x posisi gripper]
langkah/diskon Skalar float32 Diskon jika disediakan, defaultnya adalah 1.
langkah/adalah_pertama Tensor bodoh
langkah/adalah_terakhir Tensor bodoh
langkah/is_terminal Tensor bodoh
langkah/bahasa_embedding Tensor (512,) float32 Penyematan bahasa Kona. Lihat https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
langkah/bahasa_instruksi Teks rangkaian Instruksi Bahasa Terperinci untuk setiap tugas.
langkah/pengamatan FiturDict
langkah/pengamatan/gambar Gambar (128, 128, 3) uint8 Pengamatan RGB kamera utama.
langkah/pengamatan/keadaan Tensor (24,) float32 Keadaan robot, terdiri dari [7x sudut sambungan robot, 1x posisi gripper, 16x matriks homogen efektor akhir robot].
langkah/pengamatan/wrist_image Gambar (128, 128, 3) uint8 Pengamatan RGB kamera pergelangan tangan.
langkah/hadiah Skalar float32 Hadiah jika diberikan, 1 pada langkah terakhir untuk demo.
  • Kutipan : 
@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}
}