自分 の 演示 を 記録 する
レロボットの学習経路の3号単位 ロボットまたはシミュレーションを接続して レロボットの記録コマンドでデモを記録し,良いデモ練習を学び,データセットをハグジングフェイスハブに押し付けます ~2時間
6件中3件目 · レコードデモ · ~2時間
ロボット (またはシミュレーション) を接続し,LeRobot レコードコマンドを使用して少なくとも50回のデモを記録し,データセットを HuggingFace Hub
ロボットまたはオープンシミュレーションを接続
リアルロボットを使用している場合は,現在接続して,レコードコマンドを実行する前に,そのシステムが認識していることを確認してください.シミュレーションで作業している場合は,レコードコマンドは,キーボードまたはスクリプトのポリシーを使用して,電操作源として仮想ロボットを
# 本物のロボット
端末出力で流動する関節状態と (実際のロボットの場合) 入力に反応する腕を表示する必要があります.そうでない場合は,接続問題を解決します.
記録 の 命令
カーンの記録コマンド 旗を設定に調整する
python -m lerobot.scripts.control_robot \ --robot-path lerobot/configs/robot/so100.yaml \ --control-mode record \ --dataset.repo-id $HF_USER/pick-place-v1 \ --dataset.num-episodes 50 \ --dataset.single-task "赤いキューブを拾ってボウルに放す" \ --dataset.fps 30 \ --dataset.push-to-hub 1 \ --display-cameras 1 \ #HF_USERはあなたのHuggingFaceユーザーネーム (セット:輸出 HF\USER=your_username) \ --set.push-to-hubs 1 をアップロードして,各エピソードで\ #ライブカメラが録音する間に自動的に表示される 1 \ #
デモは 何回ある?
適切な番号は設定によって異なります
- シミュレーション: ベースラインポリシーには50つのスクリプトエピソードが十分である.環境は決定的なため,差異は低いので,ACTが収束するには50件が十分である.
- 固定物体位置を持つピックアンド・プレイスが,この範囲の低い端にうまく訓練できる.
- 実際のロボット,変数タスク: 100
200 デモンストレーション. 物体の位置が異なる場合,またはタスクが複数のサブステップを必要とする場合,より多くのカバーが必要です.
このコースでは50のデモを目標に**. 品質は量に勝った.
良い 示範 慣習
作業場の一貫した設定
客観を各エピソード前に同じ位置にリセットします.テーブル上のテープを使用してスタートポジションをマークします.ポリシーがデモのポジションの分布から学ぶでしょう.
完全,完全なエピソード
作業の中部で記録を停止する. 作業の中部で記録を停止する. 作業の中部でグリッパーが握りしめを半分で握っている中部では,モデルに破綻した行動を教えます.
意図的な,滑らかな動き
速度が40~60%で移動する. 速度が遅いので滑らか,緊張しないほど速く移動する. モデルがあなたのデモからタイミングを学ぶ. 速度が不規則な政策を生む.
部分的なデモまたは中止されたデモ
作業空間に衝突したりエラーが発生したりすると,
不一致な戦略
戦略を混ぜない:いくつかのデモでは左から右から把握しない.一つのアプローチを選んで各エピソードで使用する.ACTのCVAEは単一の"スタイル"を学ぶ.不一致性によって平均化され,どちらも戦略を信頼に適した方法で生産する.
ハグ・フェイスハブに押す
録音中に
# 完成したデータセットをHuggingFace Hub python -m lerobot.scripts.push_dataset_to_hub \ --dataset-dir ~/lerobot-datasets/pick-place-v1 \ --repo-id $HF_USER/pick-place-v1 # 確認してください: #
データセットの可視性: HuggingFace Hubで新しいデータセットがデフォルトで公開されます.作業スペースまたはタスクが敏感であれば,プッシュコマンドに
ユニット3 完成する...
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