Подключите своего робота или откройте симуляцию

Если вы используете настоящего робота, подключите его сейчас и убедитесь, что он распознан вашей системой, прежде чем запускать команду записи. Если вы работаете в моделировании, команда записи может управлять виртуальным роботом в gym_pusht или gym_aloha средах, использующих клавиатуру или политику сценариев в качестве источника телеоперации.

# Real robot — verify connection (replace so100 with your robot type) python -m lerobot.scripts.control_robot \ --robot-path lerobot/configs/robot/so100.yaml \ --control-mode телеуправление \ --teleop-time-s 5 # Simulation — no hardware needed python -m lerobot.scripts.control_robot \ --robot-path lerobot/configs/robot/so100_sim.yaml \ --control-mode телеуправление \ --teleop-time-s 5

Вы должны увидеть поток состояний суставов на выходе терминала и (для реальных роботов) руку, реагирующую на ввод. В противном случае устраните проблему с подключением, прежде чем продолжить — запись с отключенным роботом автоматически приводит к повреждению данных.

Команда записи

Основная команда записи. Адаптируйте флаги к вашей настройке:

python -m lerobot.scripts.control_robot \ --robot-path lerobot/configs/robot/so100.yaml \ --запись режима управления \ --dataset.repo-id $HF_USER/pick-place-v1 \ --dataset.num-episodes 50 \ --dataset.single-task "Возьмите красный куб и поместите его в миску" \ --dataset.fps 30 \ --dataset.push-to-hub 1 \ --display-камеры 1 # $HF_USER is your HuggingFace username (set via: export HF_USER=your_username) # --dataset.push-to-hub 1 uploads automatically after each episode # --display-cameras 1 shows live camera feeds during recording
Запись моделирования: Заменять --robot-path с вашей конфигурацией симки. Добавлять --env-name gym_pusht/PushT-v0 и --policy-path lerobot/act_pusht_keypoints для записи сценариев (не человеческих) демонстраций для базового набора данных.

Сколько демонстраций?

Правильное число зависит от ваших настроек:

  • Моделирование: 50 эпизодов по сценарию достаточно для базовой политики. Среда детерминирована, поэтому дисперсия невелика, и 50 достаточно для сходимости ACT.
  • Настоящий робот, простая задача: 50–80 человеческих демонстраций. Перехват с фиксированным положением объекта может хорошо тренироваться в нижней части этого диапазона, если ваши демонстрации последовательны.
  • Настоящий робот, переменная задача: 100–200 демонстраций. Если положения объектов различаются или если задача требует нескольких подэтапов, вам потребуется больший охват.

Для этого пути цель минимум 50 демонстраций. Качество превосходит количество: 50 последовательных демонстраций каждый раз превосходят 150 небрежных.

Хорошая демонстрационная практика

Согласованная настройка рабочего пространства

Сбрасывайте объекты в одно и то же положение перед каждым эпизодом. Используйте скотч на столе, чтобы отметить стартовые позиции. Политика будет учитывать распределение позиций в ваших демо-версиях — если все они находятся в одном месте, политика будет откалибрована для этого места.

Полные, полные эпизоды

Каждый эпизод должен начинаться с одной и той же домашней позы и заканчиваться полностью выполненным заданием. Не прекращайте запись в середине задачи. Незавершенный эпизод, когда захват находится на полпути захвата, учит модель неправильному поведению.

Осознанные, плавные движения.

Двигайтесь со скоростью 40–60% от максимальной скорости. Достаточно медленно, чтобы двигаться плавно, и достаточно быстро, чтобы не нервничать. Модель изучает время на ваших демонстрациях — нестабильная скорость приводит к нестабильной политике.

Частичные или прерванные демонстрации

Если вы уронили объект, столкнулись с рабочей областью или возникла ошибка, нажмите Ctrl+C чтобы прервать эпизод. Эпизод будет удален. Никогда не отправляйте прерванный эпизод — это отравляет набор данных.

Непоследовательные стратегии

Не смешивайте стратегии: не хватайтесь слева в одних демках и справа в других. Выберите один подход и используйте его для каждого эпизода. CVAE ACT изучает один «стиль» — несогласованность заставляет его усреднять, не создавая надежной стратегии.

Нажмите на HuggingFace Hub

Если вы не установили --dataset.push-to-hub 1 во время записи нажмите вручную после сеанса:

# Push your completed dataset to HuggingFace Hub python -m lerobot.scripts.push_dataset_to_hub \ --dataset-dir ~/lerobot-datasets/pick-place-v1 \ --repo-id $HF_USER/pick-place-v1 # Verify it is live at: # https://huggingface.co/datasets/$HF_USER/pick-place-v1
Видимость набора данных: Новые наборы данных по умолчанию общедоступны в HuggingFace Hub. Если ваше рабочее пространство или задача конфиденциальны, добавьте --private 1 к команде push. Публичные наборы данных вносят вклад в сообщество робототехники и могут быть представлены в Библиотека наборов данных SVRC.

Часть 3 завершена, когда...

У вас есть как минимум 50 полных, непрерванных демонстраций в наборе данных LeRobot на HuggingFace Hub. Вы можете загрузить свой набор данных с помощью LeRobotDataset("your-username/pick-place-v1") и увидеть ожидаемое количество серий. Вы визуализировали как минимум 5 собственных эпизодов, используя lerobot.scripts.visualize_dataset и подтвердили, что траектории суставов выглядят плавными, а изменения состояния захвата четкими. Вы готовы тренироваться в Блоке 4.