Registran las demostraciones táctiles
Graba 50 demostraciones de agarre y ubicación con canales táctiles sincronizados en el formato LeRobot ampliado.
Unidad 4 de 5 · Recopilación de datos · ~ 2 horas
En esta unidad, utilizará el formato extendido del conjunto de datos LeRobot para grabar 50 demostraciones de captura y ubicación con canales táctiles sincronizados. Aplicará la lista de verificación de calidad y utilizará el marcador de eventos de deslizamiento automático del SDK para asegurarse de que su conjunto de datos esté listo para el entrenamiento.
Paso 1
Configurar el grabador
Inicia el MultiSourceRecorder con el brazo, el sensor y las interfaces de la cámara. El grabador maneja automáticamente la creación de archivos HDF5, la alineación de canales e indexación de episodios:
Importar paxini desde paxini.sincronización importar MultiSourceRecorder sensor = paxini.Sensor() sensor.start() sensor.calibrate() # calibrar siempre antes de grabar grabador = MultiSourceRecorder(arm=arm_interfaz, sensor=sensor, cámara=interfaz_camera, # opcional pero recomendado salida_dir="./tactile_dataset/", episodio_prefix="grasp_place", muestra__hz=100, # + tactile reducido a 100 Hz para el ensayo de datos) ((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((
Paso 2
El circuito de grabación
Para cada demostración: iniciar el episodio, realizar la tarea (agarrar un objeto, moverlo, colocarlo), luego terminar el episodio.
Importar teclado # pip instalar teclado para episodio_num en rango(50): entrada(f"\nEpisodio {episodo_num + 1}/50
Tipes de diseño para datos táctiles Elige una tarea que implique agarrar objetos de peso y conformidad variables. Los objetos deformables (juguetes blandos, bloques de espuma, embalajes flexibles) y los objetos en los que la evaluación visual de la agarrada es ambigua (botellas transparentes, objetos brillantes) producen la señal de entrenamiento más para las políticas de conocimiento táctil.
Paso 3
Garantizar la calidad de los conjuntos de datos
Después de la grabación, ejecuta la verificación de calidad del conjunto de datos antes de pasar a la formación:
# Ejecutar la verificación de calidad de todo el conjunto de datos de paxini.Anotar importación DatasetQualityReport report = DatasetQualityReport("./tactile_dataset/") report.run() report.print_summary() # Ejemplo de salida: # Episodios: 50 # Pasados: 44 # Flagado (eventos de deslizamiento): 4 # Flagado (saturamiento de sensores): 1 # Flagado (calidad de sincronización): 1 # Pronto para entrenamiento: 44 episodios
✓ El
** Calibración de referencia antes de cada sesión** Recalibra con
✓ El
Eventos de contacto alineados con video Revisión 5 episodios. La arista ascendente de
✓ El
Cobreza de alcance de la fuerza En 50 episodios, la fuerza máxima debe variar entre 0,5 N (agarramiento ligero) y al menos 8 N (agarramiento firme).
✓ El
No hay saturación del sensor No debe aparecer en ningún episodio
✓ El
Objetivo: 50 demostraciones con eventos de contacto limpio Después de marcar, apunte a al menos 44 episodios de alta calidad.
Para obtener la metodología completa de recopilación de datos, incluidas las opciones avanzadas de sincronización, consulte la guía de recopilación de datos de Paxini Gen3 ((
Unidad 4 completa cuando...
Tiene 50 episodios grabados en formato HDF5 con canales táctiles.
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