- Tanım :
 
Gerçek veri kümesi. Çift elle yapılan ve tüm vücut kontrolü gerektiren mobil manipülasyon görevlerini taklit etmek. Her görev için 50 gösteri.
Ana sayfa : https://mobile-aloha.github.io
Kaynak kodu :
tfds.robotics.rtx.AlohaMobileSürümler :
-  
0.1.0(varsayılan): İlk sürüm. 
-  
 İndirme boyutu :
Unknown sizeVeri kümesi boyutu :
47.42 GiBOtomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Bölünmeler :
| Bölmek | Örnekler | 
|---|---|
 'train' | 276 | 
- Özellik yapısı :
 
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),
    }),
})
- Özellik belgeleri :
 
| Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım | 
|---|---|---|---|---|
| ÖzelliklerDict | ||||
| bölüm_meta verileri | ÖzelliklerDict | |||
| bölüm_metadata/dosya_yolu | Tensör | sicim | ||
| adımlar | Veri kümesi | |||
| adımlar/eylem | Tensör | (16,) | kayan nokta32 | |
| adımlar/indirim | Skaler | kayan nokta32 | ||
| adımlar/is_first | Tensör | bool | ||
| adımlar/is_last | Tensör | bool | ||
| adımlar/is_terminal | Tensör | bool | ||
| adımlar/language_instruction | Tensör | sicim | ||
| adımlar/gözlem | ÖzelliklerDict | |||
| adımlar/gözlem/cam_high | Resim | (480, 640, 3) | uint8 | |
| adımlar/gözlem/cam_left_wrist | Resim | (480, 640, 3) | uint8 | |
| adımlar/gözlem/cam_right_wrist | Resim | (480, 640, 3) | uint8 | |
| adımlar/gözlem/durum | Tensör | (14,) | kayan nokta32 | |
| adımlar/ödül | Skaler | kayan nokta32 | 
Denetlenen anahtarlar (
as_supervisedbelgesine bakın):NoneŞekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.
Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
- Alıntı :
 
@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},}