- Tanım :
Gerçek veri kümesi. Çift elle yapılan ve tüm vücut kontrolü gerektiren mobil manipülasyon görevlerini taklit etmek. Her görev için 50 gösteri.
Ana sayfa : https://mobile-aloha.github.io
Kaynak kodu :
tfds.robotics.rtx.AlohaMobile
Sürümler :
-
0.1.0
(varsayılan): İlk sürüm.
-
İndirme boyutu :
Unknown size
Veri kümesi boyutu :
47.42 GiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 276 |
- Özellik yapısı :
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),
}),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
bölüm_meta verileri | ÖzelliklerDict | |||
bölüm_metadata/dosya_yolu | Tensör | sicim | ||
adımlar | Veri kümesi | |||
adımlar/eylem | Tensör | (16,) | kayan nokta32 | |
adımlar/indirim | Skaler | kayan nokta32 | ||
adımlar/is_first | Tensör | bool | ||
adımlar/is_last | Tensör | bool | ||
adımlar/is_terminal | Tensör | bool | ||
adımlar/language_instruction | Tensör | sicim | ||
adımlar/gözlem | ÖzelliklerDict | |||
adımlar/gözlem/cam_high | Resim | (480, 640, 3) | uint8 | |
adımlar/gözlem/cam_left_wrist | Resim | (480, 640, 3) | uint8 | |
adımlar/gözlem/cam_right_wrist | Resim | (480, 640, 3) | uint8 | |
adımlar/gözlem/durum | Tensör | (14,) | kayan nokta32 | |
adımlar/ödül | Skaler | kayan nokta32 |
Denetlenen anahtarlar (
as_supervised
belgesine bakın):None
Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.
Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
- Alıntı :
@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},}