aloha_mobile

• Description :

Ensemble de données réel. Imiter des tâches de manipulation mobiles bimanuelles et nécessitant un contrôle de tout le corps. 50 démonstrations pour chaque tâche.

• Page d'accueil : https://mobile-aloha.github.io

• Code source : tfds.robotics.rtx.AlohaMobile

• Versions :

  • 0.1.0 (par défaut) : version initiale.

• Taille du téléchargement : Unknown size

• Taille de l'ensemble de données : 47.42 GiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Non

• Divisions :

Diviser	Exemples
'train'	276

• Structure des fonctionnalités :

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),
    }),
})

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
épisode_métadonnées	FonctionnalitésDict
épisode_metadata/file_path	Tenseur		chaîne
pas	Base de données
étapes/actions	Tenseur	(16,)	flotteur32
étapes/remise	Scalaire		flotteur32
étapes/is_first	Tenseur		bouffon
étapes/est_dernier	Tenseur		bouffon
étapes/is_terminal	Tenseur		bouffon
étapes/instruction_langue	Tenseur		chaîne
étapes/observation	FonctionnalitésDict
étapes/observation/cam_high	Image	(480, 640, 3)	uint8
pas/observation/cam_left_wrist	Image	(480, 640, 3)	uint8
étapes/observation/cam_right_wrist	Image	(480, 640, 3)	uint8
étapes/observation/état	Tenseur	(14,)	flotteur32
étapes/récompense	Scalaire		flotteur32

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : None

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

• Citation :

@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},}