QiYuan1127 PiPER ACT

Это LeRobot 0.6.1 policy checkpoint от echoma1127 для задачи «взять красный куб и положить его в чёрный квадрат слева на столе». В основе ACT с backbone ResNet-18, инициализированным весами ImageNet; размер — около 0.05B параметров. Обучение шло на 52 локальных эпизодах, но датасет с моделью не опубликован.

👉 Ключевые особенности

• 🐱 Входы: две RGB-камеры observation.images.global и observation.images.wrist (640×480 до препроцессинга) и observation.state из 7 значений.
• 💪 Выход: абсолютные цели для шести суставов руки в градусах и раскрытие гриппера в метрах.
• 👀 Сохранённые policy chunk size и n_action_steps равны 100; в выбранном deployment-профиле используется 30 шагов со сглаживанием alpha 0.7 и сессией по умолчанию 30 секунд.
• 💸 Чекпоинт весит 206 707 932 байта; все семь файлов чекпоинта должны лежать вместе, а processor safetensors не взаимозаменяемы между чекпоинтами.

🍒 Пример

Сценарий из карточки: робот PiPER получает изображения с global- и wrist-камер и текущее состояние, после чего предсказывает позиции шести суставов и раскрытие гриппера, чтобы взять красный куб и положить его в чёрный квадрат слева. Перед инференсом нужно настроить локальные пути: исторические пути в конфиге обучения описывают provenance, а не готовое окружение.

Подробнее

Обучение: 20 000 шагов, 52 эпизода, 20 488 кадров при 20 Hz; held-out оценка success rate не приводится.
Историческая пользовательская успешность не является измеренным success rate; заявлений об общей робототехнической производительности нет.
Ограничения: не опубликован полный датасет, есть ограничения раскрытия/установки гриппера; отдельная open-source лицензия для чекпоинта не назначена.
Скачивание не запускает робота и не разрешает физическое движение.