レポート用図表（再生成）

1 コマンドで学習曲線・誤差ヒストグラム・初期 XY 散布図・代表ロールアウト動画を書き出す。

ディレクトリの役割

場所	用途
docs/figures/*.png / *.mp4	post50 本編（レポート貼付用）。--post50-local の出力
docs/figures/fixtures/	煙試験用（tests/fixtures/report_figures/ + scripted）。本編ではない
tests/fixtures/report_figures/	ユニットテスト用の合成 JSON のみ

コマンド

# オーナー Mac の post50 成果物から本編を再生成
./scripts/generate_report_figures.sh --post50-local

# 煙試験（fixtures/ 配下のみ。docs/figures 本編は上書きしない）
./scripts/generate_report_figures.sh

依存: pip install -e "port_pick_align/[report,simulation]"（図は matplotlib、動画は MuJoCo / imageio）。.venv があればスクリプトが自動で使う。

本編の出力（レポートへ貼るパス）

ファイル	内容	入力
training_loss_curve.png	train_loss / val_l1	checkpoints/sim_act_post50/training_metrics.json
position_error_histogram.png	TE vs chunk30 の position_error_mm	results/post50/eval/best_model_te/te/metrics.json と .../best_model/chunk30/metrics.json
initial_box_xy_scatter.png	初期箱 XY（成功/失敗・最終誤差）	同上 TE。欠落時は同一 seed の env.reset で spawn XY のみ補完
sim_rollout_representative.mp4	best_model_te + TE の代表 1 epi	checkpoints/sim_act_post50/best_model_te.pt（15 MB 超なら ffmpeg で縮小）
manifest.json	入力パスと skip 理由	—

docs/figures/_rollout_tmp/ と _enriched_scatter_metrics.json は一時ファイル（コミットしない）。