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agibot_vla_overfitting_vla_1756881522/README.md

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+# 智元机器人过拟合VLA数据集
+
+## 数据集信息
+- **目标**: 训练过拟合的VLA模型，专门用于固定场景和固定任务
+- **机器人类型**: agibot_g01
+- **数据频率**: 10 Hz
+- **Episode数量**: 1
+- **总帧数**: 90
+- **数据来源**: 使用真实的控制指令，保持正确的因果关系
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+## 过拟合VLA模型特点
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+### 优势
+1. **专门优化**: 针对特定场景和任务进行深度优化
+2. **高精度**: 在训练环境中可以达到极高的执行精度
+3. **稳定性**: 在固定条件下表现非常稳定
+4. **快速部署**: 无需考虑泛化，可以快速部署到生产环境
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+### 适用场景
+- 工业自动化中的重复性任务
+- 固定环境下的精密操作
+- 需要高精度和高稳定性的应用
+- 概念验证和演示系统
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+## 数据格式
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+### 观察空间
+- `image`: 头部相机图像 (256x256x3) - 主要视觉输入
+- `hand_left_image`: 左手相机图像 (256x256x3) - 细节视角
+- `hand_right_image`: 右手相机图像 (256x256x3) - 细节视角
+- `state`: 16维状态 (14关节 + 2夹爪，夹爪归一化到[0,1])
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+### 动作空间  
+- `actions`: 16维动作 (14关节 + 2夹爪，夹爪归一化到[0,1])
+- **重要**: 使用真实的控制指令，不是从状态计算得出
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+### 数据质量保证
+- **时间同步**: 精确的时间戳对齐
+- **高质量插值**: 使用线性插值保持数据平滑性
+- **因果关系**: 当前观察 → 真实控制指令 → 未来状态
+- **数据完整性**: 完整的状态-动作-图像三元组
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+## VLA模型训练建议
+
+### 1. 模型架构
+```python
+# 推荐的VLA架构
+class OverfittingVLA(nn.Module):
+    def __init__(self):
+        # 视觉编码器
+        self.vision_encoder = ...
+        # 状态编码器  
+        self.state_encoder = ...
+        # 动作解码器
+        self.action_decoder = ...
+        
+    def forward(self, image, state):
+        # 融合视觉和状态信息
+        # 输出动作预测
+        return actions
+```
+
+### 2. 训练策略
+- **学习率**: 较高的学习率 (1e-3 到 1e-4)
+- **批次大小**: 根据GPU内存调整 (16-64)
+- **训练轮数**: 多轮训练直到完全过拟合
+- **损失函数**: MSE或Huber损失
+- **优化器**: Adam或AdamW
+
+### 3. 验证方法
+- **训练集验证**: 在训练数据上达到极低损失
+- **轨迹重现**: 能够精确重现训练轨迹
+- **实际部署**: 在相同环境中测试执行效果
+
+## 部署使用
+
+### 推理代码示例
+```python
+from lerobot.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
+
+# 加载数据集
+dataset = LeRobotDataset("agibot_vla_overfitting_vla_1756881522", root="/media/tapall/Elements/Converted_Lerobot_Data/Lerobot_Test_Glue")
+
+# 加载训练好的VLA模型
+model = load_vla_model("path/to/model.pth")
+
+# 推理循环
+def inference_loop():
+    while True:
+        # 获取当前观察
+        current_image = get_camera_image()
+        current_state = get_robot_state()
+        
+        # VLA模型预测
+        predicted_action = model(current_image, current_state)
+        
+        # 执行动作
+        execute_action(predicted_action)
+        
+        # 等待执行完成
+        wait_for_completion()
+```
+
+### 控制指令转换
+```python
+def convert_to_robot_commands(action_16d):
+    # 分离关节和夹爪动作
+    joint_action = action_16d[:14]
+    gripper_action = action_16d[14:]
+    
+    # 转换夹爪动作到实际位置
+    gripper_positions_mm = gripper_action * 120.0
+    
+    # 构造智元G01控制指令
+    joint_dict = {
+        'left_arm': joint_action[:7].tolist(),
+        'right_arm': joint_action[7:14].tolist(), 
+        'left_tool': [gripper_positions_mm[0]],
+        'right_tool': [gripper_positions_mm[1]]
+    }
+    
+    return joint_dict
+```
+
+## 注意事项
+
+1. **环境一致性**: 确保部署环境与训练环境完全一致
+2. **传感器校准**: 保持相机和传感器的一致性
+3. **安全措施**: 在实际部署前进行充分的安全测试
+4. **性能监控**: 持续监控模型在实际环境中的表现
+
+## 技术支持
+
+如果在使用过程中遇到问题，请检查：
+- 数据格式是否正确
+- 模型输入输出维度是否匹配
+- 环境配置是否一致
+- 硬件连接是否正常
+
+创建时间: 2025-09-03 14:38:45

data/chunk-000/episode_000000.parquet

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+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:17e1c37ea39d715d6ae1ce66007e77f68e180e778a9e0ddd47eb36865109659e
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