aloha_mobile

• Keterangan :

Kumpulan data nyata. Meniru tugas manipulasi seluler yang bersifat bimanual dan memerlukan kontrol seluruh tubuh. 50 demonstrasi untuk setiap tugas.

• Beranda : https://mobile-aloha.github.io

• Kode sumber : tfds.robotics.rtx.AlohaMobile

• Versi :

  • 0.1.0 (default): Rilis awal.

• Ukuran unduhan : Unknown size

• Ukuran kumpulan data : 47.42 GiB

• Cache otomatis ( dokumentasi ): Tidak

• Perpecahan :

Membelah	Contoh
'train'	276

• Struktur fitur :

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),
    }),
})

• Dokumentasi fitur :

Fitur	Kelas	Membentuk	Tipe D	Keterangan
	FiturDict
episode_metadata	FiturDict
episode_metadata/file_path	Tensor		rangkaian
Langkah	Himpunan data
langkah/tindakan	Tensor	(16,)	float32
langkah/diskon	Skalar		float32
langkah/adalah_pertama	Tensor		bodoh
langkah/adalah_terakhir	Tensor		bodoh
langkah/is_terminal	Tensor		bodoh
langkah/bahasa_instruksi	Tensor		rangkaian
langkah/pengamatan	FiturDict
langkah/pengamatan/cam_high	Gambar	(480, 640, 3)	uint8
langkah/pengamatan/cam_left_wrist	Gambar	(480, 640, 3)	uint8
langkah/pengamatan/cam_right_wrist	Gambar	(480, 640, 3)	uint8
langkah/pengamatan/keadaan	Tensor	(14,)	float32
langkah/hadiah	Skalar		float32

• Kunci yang diawasi (Lihat dokumen as_supervised ): None

• Gambar ( tfds.show_examples ): Tidak didukung.

• Contoh ( tfds.as_dataframe ):

• Kutipan :

@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},}