ALMI-X Whole-Body Motion Dataset

Description

‍

ALMI-X est un jeu de données multimodal à grande échelle simulé dans MuJoCo, conçu pour entraîner des modèles de contrôle de mouvement humanoïde. Il combine des commandes de locomotion du bas du corps et des mouvements complexes du haut du corps, chaque combinaison étant associée à une description textuelle générée automatiquement. Les données incluent les états du robot, actions, positions des articulations, translations et rotations globales, sur environ 200 étapes par trajectoire (4 secondes).

‍

‍

À quoi sert ce dataset ?

‍

• Entraîner des agents robotiques à la locomotion complexe et à l’imitation de mouvements
• Faire le lien entre commandes textuelles et actions physiques (apprentissage langage-mouvement)
• Tester des politiques d’apprentissage par renforcement simulées avant déploiement réel

‍

‍

Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?

‍

Oui, le dataset peut être enrichi en combinant d'autres styles de mouvements, en adaptant les commandes textuelles à d'autres langues ou en ajoutant des capteurs supplémentaires (visuels ou haptiques). Il est aussi possible de l’adapter à d’autres environnements de simulation ou à des robots physiques.

‍

‍

🔎 En résumé

‍

‍

🧠 Recommandé pour

• Chercheurs en robotique
• Projets de mouvement imitateur
• Modélisation langage-contrôle

‍

‍

🔧 Outils compatibles

• MuJoCo
• NumPy
• PyBullet
• PyTorch RL
• Stable Baselines

‍

‍

💡 Astuce

Utilisez les différents niveaux de vitesse/direction pour créer des tâches de difficulté progressive dans vos expériences RL.