so_arm_policy_97ep

Политика имитационного обучения на базе ACT (Action Chunking with Transformers) для манипулятора so_follower, обученная и выложенная через LeRobot. Дообучена от sitthaveet/so_arm_policy_84ep на 97 эпизодах задачи «put Duolingo back to bird's nest». Около 0.05 млрд параметров.

⚙️ Ключевые особенности

• 📷 Два видеовхода: камеры wrist и top, кадры 480×640
• 🎯 Вход — состояние робота (6,), выход — действие (6,)
• 🔄 ACT предсказывает короткие чанки действий вместо одиночных шагов
• 📊 Датасет: 49 013 кадров, 97 эпизодов, 30 FPS
• 🔧 30 000 шагов обучения, batch size 8, AdamW, lr 1e-5, LeRobot 0.7.1

▶️ Пример

lerobot-rollout \
  --strategy.type=base \
  --robot.type=so_follower \
  --robot.port=<your_robot_port> \
  --policy.path=sitthaveet/so_arm_policy_97ep_2026-11-07_06-06-55 \
  --task="put Duolingo back to bird's nest" \
  --duration=60

Подробнее

Порты и индексы камер подставляются свои; имена камер должны совпадать с ключами наблюдений политики.
При --strategy.type=base эпизоды не записываются, без --duration политика работает бесконечно.
Результаты оценки на реальном роботе автором не приведены.
Лицензия в карточке не указана.