- 설명 :
실제 데이터 세트. 양손으로 조작하고 전신 제어가 필요한 모바일 조작 작업을 모방합니다. 각 작업에 대한 50개의 데모.
소스 코드 :
tfds.robotics.rtx.AlohaMobile
버전 :
-
0.1.0
(기본값): 최초 릴리스입니다.
-
다운로드 크기 :
Unknown size
데이터세트 크기 :
47.42 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 276 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': string,
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(16,), dtype=float32),
'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'language_instruction': string,
'observation': FeaturesDict({
'cam_high': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
'cam_left_wrist': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
'cam_right_wrist': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
'state': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
에피소드_메타데이터 | 특징Dict | |||
에피소드_메타데이터/파일_경로 | 텐서 | 끈 | ||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (16,) | float32 | |
걸음수/할인 | 스칼라 | float32 | ||
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/언어_지시 | 텐서 | 끈 | ||
단계/관찰 | 특징Dict | |||
걸음 수/관찰/cam_high | 영상 | (480, 640, 3) | uint8 | |
걸음 수/관찰/cam_left_wrist | 영상 | (480, 640, 3) | uint8 | |
걸음 수/관찰/cam_right_wrist | 영상 | (480, 640, 3) | uint8 | |
단계/관찰/상태 | 텐서 | (14,) | float32 | |
걸음수/보상 | 스칼라 | float32 |
감독되는 키 (
as_supervised
doc 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ):
- 인용 :
@inproceedings{fu2024mobile,author = {Fu, Zipeng and Zhao, Tony Z. and Finn, Chelsea},title = {Mobile ALOHA: Learning Bimanual Mobile Manipulation with Low-Cost Whole-Body Teleoperation},booktitle = {arXiv},year = {2024},}