utokyo_saytap_converted_externally_to_rlds

  • Description :

A1 marche, pas de RVB

Diviser Exemples
'train' 20
  • Structure des fonctionnalités : 
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(12,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [12x joint positios].),
        '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({
            'desired_pattern': Tensor(shape=(4, 5), dtype=bool, description=Desired foot contact pattern for the 4 legs, the 4 rows are for the front right, front left, rear right and rear left legs, the pattern length is 5 (=0.1s).),
            'desired_vel': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Desired velocites. The first 2 are linear velocities along and perpendicular to the heading direction, the 3rd is the desired angular velocity about the yaw axis.),
            'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8, description=Dummy camera RGB observation.),
            'prev_act': Tensor(shape=(12,), dtype=float32, description=Actions applied in the previous step.),
            'proj_grav_vec': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=The gravity vector [0, 0, -1] in the robot base frame.),
            'state': Tensor(shape=(30,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x robot base linear velocity, 3x base angular vel, 12x joint position, 12x joint velocity].),
            'wrist_image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8, description=Dummy 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 (12,) flotteur32 L'action du robot consiste en [12x positions communes].
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 Enseignement des langues.
étapes/observation FonctionnalitésDict
étapes/observation/desired_pattern Tenseur (4, 5) bouffon Modèle de contact des pieds souhaité pour les 4 pattes, les 4 rangées sont pour les pattes avant droite, avant gauche, arrière droite et arrière gauche, la longueur du motif est de 5 (= 0,1 s).
étapes/observation/desired_vel Tenseur (3,) flotteur32 Vitesses souhaitées. Les 2 premiers sont des vitesses linéaires le long et perpendiculairement à la direction du cap, le 3ème est la vitesse angulaire souhaitée autour de l'axe de lacet.
étapes/observation/image Image (64, 64, 3) uint8 Observation RVB par caméra factice.
étapes/observation/prev_act Tenseur (12,) flotteur32 Actions appliquées à l’étape précédente.
étapes/observation/proj_grav_vec Tenseur (3,) flotteur32 Le vecteur gravité [0, 0, -1] dans le cadre de base du robot.
étapes/observation/état Tenseur (30,) flotteur32 L'état du robot comprend [3x la vitesse linéaire de base du robot, 3x le niveau angulaire de base, 12x la position de l'articulation, 12x la vitesse de l'articulation].
étapes/observation/image_poignet Image (64, 64, 3) uint8 Caméra de poignet factice d'observation RVB.
étapes/récompense Scalaire flotteur32 Récompense si fournie, 1 à la dernière étape pour les démos.
  • Citation : 
@article{saytap2023,
  author = {Yujin Tang and Wenhao Yu and Jie Tan and Heiga Zen and Aleksandra Faust and
Tatsuya Harada},
  title  = {SayTap: Language to Quadrupedal Locomotion},
  eprint = {arXiv:2306.07580},
  url    = {https://saytap.github.io},
  note   = "{https://saytap.github.io}",
  year   = {2023}
}