HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

المهمة Arena-GR1-Manipulation-PlaceItemCloseDoor-Task

التاريخ

المؤسسة

NVIDIA

الترخيص

CC BY 4.0

تم إصدار مجموعة بيانات Arena-GR1-Manipulation-PlaceItemCloseDoor-Task متعددة الوسائط من قبل شركة Nvidia في عام 2025، وهي مصممة خصيصاً لمهام التشغيل الخاصة بالروبوتات البشرية الشكل، بهدف دعم تدريب وتقييم استراتيجيات الروبوتات العامة.

تحتوي هذه المجموعة على 100 مسار تم إنشاؤها ضمن بيئة Isaac Lab، وتشمل معلومات متعددة الوسائط مثل الحالة والرؤية واللغة والإجراءات، مما يجعلها مناسبة لدراسات الاستنساخ السلوكي، وتعلم السياسات، ونقل المحاكاة إلى الواقع. يبلغ حجم البيانات حوالي 9.44 غيغابايت، وقد تم توليدها تلقائياً بواسطة Nvidia باستخدام إطار عمل MimicGen، مع تضمين عدد قليل من العروض التجريبية عن بعد التي أجراها البشر كمرجع.

تكوين مجموعة البيانات

تشمل هذه المجموعة بشكل رئيسي المجموعات الفرعية التالية:

  • عروض تجريبية عن بُعد يدوية: 10 عروض تجريبية، مخزنة في ملفات HDF5 ([OBJECT]_into_fridge_recorded.hdf5).
  • عروض تجريبية مُعلَّمة يدوياً: 10 عروض تجريبية، مخزنة في ملفات HDF5 ([OBJECT]_into_fridge_annotated.hdf5).
  • عروض تجريبية مولدة بواسطة MimicGen: 100 عرض تجريبي، مخزّنة في ملف HDF5 ([OBJECT]_into_fridg_generated_100.hdf5).
  • تنسيق GR00T-Lerobot: مشتق من تحويل الملفات الصادرة بتنسيق HDF5 المولّد عبر MimicGen، ويتوافق مع معايير GR00T-Lerobot.

حقول البيانات

كل عرض تجريبي يتكون من تسلسل مؤرشف زمنياً، ويشمل الوسائط التالية:

  • الإجراءات (Actions): action (FP64)، تحتوي على المواقع المرغوبة لجميع مفاصل الجسم (36 درجة حرية).

  • المشاهدات (Observations): observation.state (FP64)، تتضمن مواقع جميع مفاصل الجسم (54 درجة حرية).

  • المعلومات المحددة للمهمة (Task-specific):

    • timestamp (FP64): وقت المحاكاة (بالثواني).
    • annotation.human.action.task_description (INT64): فهرس التعليمات اللغوية.
    • annotation.human.action.valid (INT64): فهرص صلاحية التعليق التوضيحي.
    • episode_index (INT64): فهرس ترتيب العرض التجريبي.
    • task_index (INT64): فهرس محمّل المهام المتعددة (دائماً يساوي صفرًا).
  • الفيديو (Videos): مقاطع فيديو بصيغة MP4 ملونة (RGB) بدقة 512 × 512 بكسل، مأخوذة من كاميرا منظور الشخص الأول.

  • episodes.jsonl: يحتوي على قائمة بجميع الحلقات وطول المهمة لكل منها.

  • tasks.jsonl: يحتوي على القائمة الكاملة بالمهام.

  • modality.json: إعدادات الوسائط.

  • info.json: معلومات حول مجموعة البيانات.

  • stats.json: إحصاءات مجموعة البيانات.

  • relative_stats.json: الإحصاءات النسبية.

الاقتباس المرجعي

@inproceedings{mandlekar2023mimicgen,
    title={MimicGen: A Data Generation System for Scalable Robot Learning using Human Demonstrations},
    author={Mandlekar, Ajay and Nasiriany, Soroush and Wen, Bowen and Akinola, Iretiayo and Narang, Yashraj and Fan, Linxi and Zhu, Yuke and Fox, Dieter},
    booktitle={7th Annual Conference on Robot Learning},
    year={2023}
    }

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp