алоха_мобильный

• Описание :

Реальный набор данных. Имитация задач мобильных манипуляций, которые выполняются бимануально и требуют контроля всего тела. 50 демонстраций для каждого задания.

• Домашняя страница : https://mobile-aloha.github.io.

• Исходный код : tfds.robotics.rtx.AlohaMobile

• Версии :

  • 0.1.0 (по умолчанию): первоначальный выпуск.

• Размер загрузки : Unknown size

• Размер набора данных : 47.42 GiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	276

• Структура функции :

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),
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
эпизод_метаданные	ВозможностиDict
метаданные_эпизода/путь_к файлу	Тензор		нить
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(16,)	float32
шаги/скидка	Скаляр		float32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/language_instruction	Тензор		нить
шаги/наблюдение	ВозможностиDict
шаги/наблюдение/cam_high	Изображение	(480, 640, 3)	uint8
шаги/наблюдение/cam_left_wrist	Изображение	(480, 640, 3)	uint8
шаги/наблюдение/cam_right_wrist	Изображение	(480, 640, 3)	uint8
шаги/наблюдение/состояние	Тензор	(14,)	float32
шаги/награда	Скаляр		float32

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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},}