aloha_mobile

  • 설명 :

실제 데이터 세트. 양손으로 조작하고 전신 제어가 필요한 모바일 조작 작업을 모방합니다. 각 작업에 대한 50개의 데모.

나뉘다
'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
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
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
  • 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},}