31 复刻路线图与里程碑

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总原则

  1. 里程碑串行推进,模块内并行学习
  2. 每个里程碑有明确的”完成判据”,达标才进下一个
  3. 预算有限的降级方案已标注(没有 Quest / 没有机械臂也能走到 M5)
  4. 与原文”下一步工作”对齐:先遥操作/公开数据基线 → 再 UMI 数据训练

里程碑总览

里程碑内容预估完成判据
M0 准备论文+环境+BOM1~2 周论文读完有笔记;软件全装好;BOM 下单
M1 硬件结构件+编码器链路3~6 周100Hz 连续化角度流 + 宽度标定 RMSE 达标
M2 追踪Quest app + 网络2~4 周位姿 UDP 流 + 三流时间同步
M3 标定内参→手眼→(进阶三法)3~5 周T_ctrl_tool 求出 + 误差量化报告
M4 采集后处理 pipeline2~4 周一条完整可训练 episode 数据集
M5 训练ACT/DP 基线→UMI 数据4~8 周基线复现 + UMI 数据训练曲线
M6 评估精度量化与 rollout2~4 周复现误差报告(对拍原文方法)

M0 准备(1~2 周)

M1 硬件(3~6 周)

  • CAD 建模 5 大件:安装基座 / 钳口+齿条座 / 手部支撑座 / 控制器安装座 / 相机底座(15 机械设计 - CAD 3D打印与结构迭代)
  • 打印 v1 → 装配 → 记录打印公差表
  • AS5600 + XIAO 固件:100Hz RAW ANGLE + AGC + 软件展开回绕(16 嵌入式 - AS5600 编码器与 XIAO ESP32C6)
  • 卡尺标定:角度→宽度,线性拟合 + RMSE;对照原文”编码器线性就够”
  • 橡皮筋直线布放(避开原文的拉力角度坑)
  • 完成判据:串口流抖动≈0;宽度 RMSE 记录在案

M2 追踪(2~4 周)

M3 标定(3~5 周)

M4 数据采集(2~4 周)

  • 录制控制逻辑:夹爪双击触发方案(借鉴 YUBI)或按键/语音
  • 状态反馈:LED 指示(录制中/空闲/错误)
  • 后处理 pipeline:episode 切分 → 三流对齐 → 位姿链路合成(世界系轨迹 + 宽度)→ 数据质量检查(抖动、丢帧、遮挡标记)
  • 采集 20~50 条演示(单一简单任务开始,如抓放方块)
  • 完成判据:一条 episode 能被 lerobot 数据格式加载

M5 训练(4~8 周)

  • 基线:lerobot + 公开数据集训练 ACT 与 DP 各一次(14 模仿学习 - ACT 与 Diffusion Policy)
  • 自有数据训练:UMI 数据 → 动作表示(相对位姿参数化)→ 训练
  • 消融:数据量 / chunk 长度 / 相机视角
  • 降级:无机械臂部署 → 仿真评估(lerobot 仿真环境)或仅报告验证集指标
  • 完成判据:训练曲线 + 评估指标报告

M6 评估与收尾(2~4 周)

  • 设备精度量化(对应原文”下一步”):
    • 方案 A:动作捕捉系统对比轨迹(如有条件)
    • 方案 B:UMI 轨迹 → 机器人 rollout 复现 → 测复现误差
  • 知识库回填:所有实测数值写回各笔记”实践记录”
  • 总结报告:复刻 vs 原文的差异与心得

BOM 采购清单(初版,随 M0 完善)

类别物料数量备注
传感AS5600 模块2I2C 版
传感径向充磁磁铁(直径 6mm 级,选强磁)4原文教训:弱磁只能贴近装
主控Seeed XIAO ESP32C62
追踪Meta Quest 3(或 2)1降级:手机 ARCore
相机广角 USB 相机(FOV 越大越贴原文)1~2omnidir 标定需要超广角
机械直线导轨+滑块1 套
机械齿轮齿条副1 套注意模数匹配
机械微型轴承2~4
机械热熔螺纹嵌件 + 螺丝螺母若干M2/M3 为主
机械橡皮筋(多种刚度)若干直线布放预紧
结构3D 打印服务或自购打印机-PETG/PET-CF 更佳
标定ChArUco 棋盘(铝板贴纸级)1平整度关键
标定ArUco 贴纸(打印贴合)若干Quest-标记标定用
标定卡尺、水平仪、水平台1 套高级标定/重力标定
工具烙铁、万用表、钻头-嵌件热熔

风险与对策

风险对策
Quest 追踪漂移影响长 episodeepisode 控制在分钟级;开头结尾做重定位校验
打印公差超标关键配合位留加工余量;误差进预算表
无机械臂部署走仿真评估路线;或联系实验室/租用
齿轮回隙超标选零回隙齿条/加预紧;或换直线电位器方案
时间不够走”最小可行路径”(见总览):11→19→16→17→21→31,标定进阶部分砍掉

与原文”下一步工作”的对齐

原文作者的下一步:① ACT/DP 基线 ② UMI 数据训练 ③ 背包工作站 ④ 控制逻辑与反馈 ⑤ 后处理 pipeline ⑥ 精度量化。 本路线图 M4/M5/M6 与之一一对应——你复刻到 M6,就等于和原作者站在了同一起跑线,后续可以做原文提出的开放问题(握持对照实验、触觉反馈、手腕旋转补偿、IK 解耦控制)。

实践记录

(执行时在这里追加:里程碑开始/完成日期、偏差与原因)