aloha_mobile

설명 :

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

홈페이지 : https://mobile-aloha.github.io
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
	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},}