aloha_mobile

• Descrizione :

Set di dati reali. Imitare attività di manipolazione mobile che sono bimanuali e richiedono il controllo di tutto il corpo. 50 dimostrazioni per ogni attività.

• Pagina iniziale : https://mobile-aloha.github.io

• Codice sorgente : tfds.robotics.rtx.AlohaMobile

• Versioni :

  • 0.1.0 (predefinito): versione iniziale.

• Dimensioni del download : Unknown size

• Dimensione del set di dati : 47.42 GiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	276

• Struttura delle caratteristiche :

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),
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
metadati_episodio	CaratteristicheDict
metadati_episodio/percorso_file	Tensore		corda
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(16,)	float32
passi/sconto	Scalare		float32
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/lingua_istruzioni	Tensore		corda
passi/osservazione	CaratteristicheDict
passi/osservazione/cam_high	Immagine	(480, 640, 3)	uint8
passi/osservazione/cam_left_wrist	Immagine	(480, 640, 3)	uint8
passi/osservazione/cam_right_wrist	Immagine	(480, 640, 3)	uint8
passi/osservazione/stato	Tensore	(14,)	float32
passi/ricompensa	Scalare		float32

• Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@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},}