触覚 演示 を 記録 する

5つ目の4つ目 · データ収集 · ~2時間

このユニットでは,拡張されたLeRobotデータセットフォーマットを使用して,同期タクチルチャネルで50回の把握と場所示例を記録します.品質チェックリストを適用し,SDKの自動スリップイベントフラッグを使用して,データセットがトレーニング準備ができていることを確認します.

ステップ 1 録音設定

録音機を設定する

マルチソースレコーダーを腕,センサー,カメラのインターフェースで初期化します.レコーダーはHDF5ファイル作成,チャンネル配列,エピソードインデックスを自動的に処理します.

paxiniからpaxini.syncからpaxini.syncからpaxini.syncからpaxini.syncからpaxini.syncからpaxini.sensor (multisource) を輸入する. (multisource) センサー (multisource) を輸入する. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multisource) の1つ. (multi-source) の1つ. (multi-source) の1つ. (multi-source) の1つ. (multi-source) の1つ. (multi-source) の1つ. (multi-source) の1つ. (multi-source) の1つ. (multi-multi-source) の1つ. (multi-multi-multi

ステップ 2 50 件 の デモ を 録音 する

録音 ループ

各演示では:エピソードを開始し,タスクを実行 (オブジェクトを掴んで,移動して,配置) してからエピソードを終了します.レコーダーは,エピソードをHDF5ファイルとして保存し,概要を印刷します.

輸入キーボード # pip 範囲内のエピソード_num のキーボードをインストールする(50):入力(f"\nエピソード {episode_num + 1}/50 開始するために入力を押して,その後把握する作業を実行する...") レコーダー.スタート_エピソード() # 作業を実行するために腕を遠隔操作する # レコーダーが背景入力中のすべてのチャンネルを捕捉する("入力を押すと作業が完了する...") 概要 = レコーダー.エンド_エピソード) 概要: {概要.期間_s:.1f}s) 概要: {概要.接触_イベント_カウント}) 概要"スライプイベントが検出された: {概要.スライプ_カウント_ }} "概要: {概要.s_s_s_s_s_s: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: {概要: { { {}}}}}) "

タクチルのデータのための設計技巧を提示する 異なる重量と適合性の物体を把握する作業を選択する.変形可能な物体 (柔らかいおもちゃ,泡ブロック,柔軟なパッケージ) および視覚的な把握評価が曖昧である物体 (透明なボトル,輝く物体) はタクチルの意識のある政策の訓練信号を最も多く生み出す.

ステップ3 品質チェックリスト

データセットの質を確保する

記録後,訓練に移る前にデータセットの品質チェックを実行します.

# Paxiniから全データセットの品質チェックを実行.輸入データセットQualityReport report = DatasetQualityReport("./タクティール_データセット/") report.run() report.print_summary() # 例出力: # エピソード: 50 # 通過: 44 # 標識 (スライプイベント): 4 # 標識 (センサの飽和): 1 # 標識 (シンクロ品質): 1 # 訓練準備: 44 節

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毎セッション前のベースライン校正 各録音セッションの開始と,腕を大幅に再配置するたびに, T0で再校正します.

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T1の上昇幅は,カメラフィードで指尖と物体の接触が 20 ms以内に見られるものと一致する.

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強度範囲カバー50回のエピソードでは,最大強度は0.5 N (軽感) から少なくとも8 N (固感) までである.すべてのエピソードを最大握力で記録することを避ける.

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センサー飽和性がない T2を表示するエピソードはありません.飽和性が発生した場合,グリッパー力を減らすか,そのグリッパーサイズのためにパームバリエーションに切り替える.

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ターゲット: 清潔な接触イベントを伴う50のデモ 標識付け後,少なくとも44の高品質エピソードを目標にします.標識付けされたエピソードを再録画して,目標数に達します.

高度な同期化オプションを含む完全なデータ収集方法については, [Paxini Gen3データ収集ガイド](T4を参照してください.

ユニット4 完成する...

T3は,すべてのチェックを通過した少なくとも44話を示します.報告された接触イベントは,手動でレビューした5話のビデオと一致します.データセット全体で少なくとも3つの異なる力レベルが表示されています.

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