ドキュメント体系一覧¶
環境構築から始め、データセット → 学習 → シミュレーションへ進む。実機では hardware と bring-up を参照する。
| ドキュメント | 対象領域と主な内容 |
|---|---|
| setup.md | Docker コンテナおよびホスト Python 仮想環境の構築手順、契約設定ファイルの概要 |
| dataset.md | テスト用 rosbag2 の生成、合成データ作成、MuJoCo 教示データ収集、LeRobotDataset 形式への変換および品質検証 |
| training.md | ACT モデルの訓練、重みチェックポイントの保存、および推論疎通確認 |
| real_dataset_so101_pick_sponge_main_20261023.md | 実機 pick-sponge main（clean28）データセット要約と夜間 ACT 学習メモ（2026-10-23、事実記録） |
| ros2_inference.md | ROS 2 Humble ノード構成、モック推論パイプライン、Rerun 可視化連携 |
| simulation.md | MuJoCo シミュレータによる閉ループ制御評価、対話型ビューアおよび動画出力 |
| evaluation.md | 平面位置誤差・ヨー角誤差・成功率の集計モジュール（eval_alignment）API 仕様 |
| real_eval_protocol.ja.md | 実機 ACT のオープンループ採点と live 評価プロトコル（val_l1 依存の回避、スコアリング手順） |
| units.md | sim/契約のラジアンと実機 LeRobot の度・グリッパ 0–100 の換算 |
| sim_to_real_act.md | Phase 2-2: sim 学習 ACT を実機 SO-101 で dry-run / 低速 live |
| results/README.md | 閉ループ評価の実測ログと未計測プレースホルダ（post50 公式含む） |
| figures/README.md | レポート図表の再生成（学習曲線・ヒストグラム・初期XY・ロールアウト） |
| e2e.md | データ収集から推論までを結合して実行するエンドツーエンドパイプライン試験 |
| hardware.md | SO-ARM101 および Feetech サーボモータの Linux udev 設定、接続準備ドライラン、現行テーブル配置（2026-10-26）、購入済み機材 |
| real_robot_bringup.md | Mac / LeRobot 0.6.1 による SO-101 Leader/Follower の実機 bring-up・現行テーブル配置（2026-10-26）・収録前／live-eval チェックリスト・収録前 preflight（scripts/preflight_real_so101.sh）・デモ収録（scripts/record_real_so101.sh）と収録後 QC（scripts/qc_teleop_dataset.py） |
| real_robot_deploy.md | 実機学習 ACT / SmolVLA の dry-run → live（単位変換なし・安全クランプ） |
| ci.md | GitHub Actions CI ワークフローの構成とローカルでの静的解析・テスト実行手順 |
| submission.md | OmniCampus 提出物仕様（PDF レポート、GitHub、YouTube 動画）および点検リスト |