umi-okra-diffusion-fiducial-cube

umi-okra-diffusion-fiducial-cube

オクラ把持用 Diffusion Policy のチェックポイント。軌道は fiducial cube（基準立方体）のトラッキングで取得したものを使って学習しています。 Unitree G1 のオクラ収穫パイプライン（IK粗アプローチ → 本モデルによるEE微調整）向け。

⚠️ 先に読んでください

同梱の DEPLOY_README.md に作成者による明確な但し書きがあります。要点：

• 実機で未検証であり、タスクを遂行できるとは想定されていません。 46本の短いエピソードのみで学習しており、パイプラインが端から端まで通ることを示すためのものです。
• グリッパは動きません。 学習データの gripper_width が全ゼロのため、方策はグリッパを指令できません（データ側の制約で、チューニングでは解決しません）。
• スケールが未検証です。 fiducial cube が実際に 70 mm でない場合、全アクションがその割合でスケールずれします（PROJECT_GUIDE.md §8 参照）。

初回は性能評価ではなく、配線と安全の確認として扱ってください。

内容

仕様

9次元モデルとの差分: 同プロジェクトの umi-okra-diffusion は action が9次元（グリッパ列なし）ですが、本モデルは10次元でグリッパ列を持ちます。グリッパを別プログラムで扱う構成では、先頭9次元のみを使えばそのまま利用できます。

使用方法

Universal Manipulation Interface の diffusion_policy パッケージで読み込みます。

import torch, dill
payload = torch.load("umi_okra_fiducial_cube.ckpt", map_location="cpu", pickle_module=dill)
cfg = payload["cfg"]

ロボット側（G1）との接続は Orboh/DimOS_base_G1-TOYOTA-BODY-RESEARCH（IK_dex1_umi ブランチ）の oda/umi_diffusion/ を参照してください。

ライセンス

Apache License 2.0