전체 몸 으로 시위 를 수집 한다
부스터 K1에서 온몸 인형 시범을 수집합니다. 다 카메라 설정, k1_agent.py, 30+ DoF 데이터셋 형식, 안전 프로토콜, 품질 필터링.
5중 4부 · 전체 신체 데이터 수집 · ~4시간
녹음 파이프라인을 설정하고 카메라를 구성하고, k1_agent.py를 사용하여 에피소드를 스트리밍하고 녹음하고, 데이터 세트에 품질 필터링을 적용합니다. 목표: 50 개의 높은 품질의 전체 신체 시범 에피소드.
카메라 설정
전체 신체 조작 시술에 최소 두 개의 카메라가 권장됩니다.
- ** 헤드 마운트된 자존심 카메라**
로봇의 관점에서 팔 작업 공간을 캡처합니다. K1의 머리에 마운트합니다. Intel RealSense 또는 USB 웹캠 1280×720 @ 30 fps. - ** 외부 고정 카메라**
전체 몸과 작업 장면을 촬영합니다. 허리 높이의 약 3m에 있는 삼각지대에 올라갑니다. 1920×1080 @ 30 fps. - ** 손목 카메라 (선택) **
최종 효과자 가시성이 중요 한 미세한 조작 작업에 좌측과 오른손잡이 카메라를 추가합니다.
k1_agent.py로 녹음 세션을 시작
python k1_agent.py \
--robot-ip 192.168.10.102 \
--platform-url https://fearless-backend-533466225971.us-central1.run.app \
--record \
--task "pick up the red block from the table" \
--cameras head_cam,external \
--episode-timeout 60 \
--output-dir ./recordings/session_001/
에이전트는 실시간으로 공동의 텔레메트리를 플랫폼으로 스트리밍하고 로컬 복사본을 저장합니다. 각 에피소드를 시작 및 중지하려면 키보드 단축키 (전설: 공간) 를 사용합니다.
데이터셋 형식
각 에피소드는 디렉토리로 저장됩니다.
recordings/session_001/episode_000001/
joint_states.npy # [T, 44] — positions and velocities for 22 joints
imu.npy # [T, 6] — accel + gyro
head_pose.npy # [T, 2] — yaw and pitch
head_cam.mp4 # 1280x720 @ 30 fps
external.mp4 # 1920x1080 @ 30 fps
timestamps.npy # [T] unix timestamps
metadata.json # {task, success, duration_s, operator}
품질 필터링 프로토콜
각 세션 후 훈련 데이터 세트에 추가하기 전에 에피소드를 검토하고 필터링하십시오.
- 플랫폼 리뷰 패널에서 각 에피소드를 시청하십시오 (또는
T2 ) - 에피소드를
T3 로 표시하면 작업이 끝에서 끝까지 완료된 경우에만 표시합니다. - 로봇이 불안정하거나, 거의 떨어지는 경우 또는 조작자가 개입한 경우를 폐기하십시오.
- 카메라 스트림이 완료되었는지 확인합니다. 작업 영역의 프레임이나 점포가 떨어지지 않습니다.
- 5부 훈련에 가기 전에 50개의 성공적인 에피소드를 목표로 한다.
회의 안전성 프로토콜
- 최대 60초의 에피소드 기간. 짧은 에피소드는 더 쉽게 필터링하고 위험도 낮습니다.
- VR 세션에서 30분마다 운영자를 돌립니다.
- 20번마다 관절 온도를 확인:
T4 . 관절이 60°C 이상이면 10분 동안 멈추십시오. - 모든 사건 (사고, 거의 떨어지는 사건, 중단된 사건) 을 세션 메모에 기록하십시오.
4단체 완료...
데이터 세트에 50 개 이상의 에피소드가
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