diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 1aed878..cf92153 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -1,47 +1,41 @@ + # Python -__pycache__/ -*.pyc - -# 构建产物(可用 python -m arm.* 重新生成) -out/ - -# 临时调试脚本与截图 -scratch/ - -# 单文件查看器优化前的完整备份(带版本标识,勿随手删) -backups/ - -# 重构前的源码快照与脚本自动备份(git 历史里已有旧版本,不重复入库) -.bak/ -*.bak_* - -# 编辑器 / 系统文件 -Thumbs.db -Desktop.ini - -# 构建产物:由 python -m arm.* 重新生成,体积大(mesh 14MB + 单文件查看器 16MB×3), -# 过去被跟踪导致仓库背着 47MB 生成物;取消跟踪后重建不再脏 git status。 -# 旧 web/ 单文件产物目录(已删,源码在 webapp/) -web/ -/机器人手臂3D查看器.html -webapp/data/ -webapp/generated/ -dist/ -data/cache/ - -# 关卡截图落点 = 纯生成物:每次 `python -m tests.verify --shots` 由 shot.py 重写 -# (其中有 13 张在同一份构建下也不逐字节复现,抗锯齿/量化噪声)。 -# 比对的权威物在 tests/baselines/ —— shots_stable.md5 是 92 张的 md5 名单, # flaky/ 是那 13 张的参考像素 + thresholds.json 阈值;PNG 本身不需要入库。 -docs/shots/ - +# 临时调试脚本与截图 +# 关卡截图落点 = 纯生成物:每次 `python -m tests.verify --shots` 由 shot.py 重写 +# 关卡比对的权威物是 tests/baselines/(md5 名单 + flaky 参考像素),不在这里。 # 其它编辑器的本地配置/会话残留(不是工程产物,也不该跟着版本走) +# 单文件查看器优化前的完整备份(带版本标识,勿随手删) +# 定位图/ 只是"给用户看的核验图落点",一次性、会反复清空; +# 旧 web/ 单文件产物目录(已删,源码在 webapp/) +# 构建产物(可用 python -m arm.* 重新生成) +# 构建产物:由 python -m arm.* 重新生成,体积大(mesh 14MB + 单文件查看器 16MB×3), +# 比对的权威物在 tests/baselines/ —— shots_stable.md5 是 92 张的 md5 名单, +# 编辑器 / 系统文件 +# 过去被跟踪导致仓库背着 47MB 生成物;取消跟踪后重建不再脏 git status。 +# 重构前的源码快照与脚本自动备份(git 历史里已有旧版本,不重复入库) +# (其中有 13 张在同一份构建下也不逐字节复现,抗锯齿/量化噪声)。 +*.bak_* +*.pyc +.bak/ .trae/ .workbuddy/ .zcode/ .zcodeignore - -# 定位图/ 只是"给用户看的核验图落点",一次性、会反复清空; -# 关卡比对的权威物是 tests/baselines/(md5 名单 + flaky 参考像素),不在这里。 -定位图/ +/机器人手臂3D查看器.html +Desktop.ini +Thumbs.db +__pycache__/ +backups/ +data/cache/ +dist/ +docs/shots/ ml/data/ +ml/node_modules/ +ml/runs/ +out/ +scratch/ +web/ +webapp/data/ +webapp/generated/ +定位图/ diff --git a/docs/Transformer轨迹拟合训练方案.html b/docs/Transformer轨迹拟合训练方案.html index 3e794e8..b7fbabb 100644 --- a/docs/Transformer轨迹拟合训练方案.html +++ b/docs/Transformer轨迹拟合训练方案.html @@ -431,7 +431,7 @@ MeanFlow 模型规模 -约 4.1M 参数编码器-解码器 Transformer,不用 VLA 大模型 +约 4.9M 参数编码器-解码器 Transformer,不用 VLA 大模型 A IMPACT 4.67M、300 Hz;π0 3B 单次预填充 46 ms(4090) @@ -997,14 +997,16 @@ a_max 为待定参数,真机型号确定后设定),dt = 20 ms。
  • 每条路径约 40–50 个样本 → 约 200 万样本(以 stats.json 为准)。
  • -
  • 协变量偏移对策:关节噪声增广(σ = -1°,噪声状态由老师离线重标);偏离状态的进一步覆盖靠 §7。
  • +
  • 协变量偏移对策:关节噪声增广(30% 样本,σ = 1°;噪声态须无干涉且间隙 +> 1 mm,标签为 8 步内线性收回老师轨迹的增量);偏离状态的进一步覆盖靠 +§7。
  • 4.6 耗时与存储

    4.7 检查点


    5. 表示与预处理

    -

    文件 ml/prep/build_dataset.py → -train/val/test.parquet、norm.json。

    +

    文件 +ml/prep/build_dataset.cjs(Node,特征直接调用部署运行时 +webapp/js/ik-policy.js 的同一份实现)→ +ml/data/samples/*.{X,Y,V,SG,TID}.npy + +*.tasks.jsonl;按任务 5% 划为验证集。PyTorch 侧特征 +ml/common/features.py 与 JS 逐项对拍(闭环仿真与 APG +使用)。

    5.1 输入

    @@ -1123,7 +1130,7 @@ type="checkbox" />ml/data/stats.json:类别、到达率、行程 - +
    参数量约 4.1M约 4.9M
    @@ -1275,10 +1282,15 @@ Hz)与 20 ms 不整除及后台节流造成的抖动。

    8.3 安全层(唯一的硬保证)