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F2 方案下推理端 spk.F 固定输出 0（bins.FIXED_OUTPUT），而脚本真值 可达 1000Hz，保留真值产生"模型 0 vs 数据 1000"的评估伪影（14.5K）。 录制时写常量 0 消除伪影；spk.delay 微步录制下恒 10.0 已与模型一致。 data_v3（296MB 可复现录制产物）加入 .gitignore。
128 lines
5.1 KiB
Python
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5.1 KiB
Python
"""Episode 录制器 —— 运行 .mt 脚本时同步产出 actpred 格式的自监督数据集
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产出格式（与 actpred/dataset.py 的 DataRecorder 兼容）：
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output_dir/
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episode_XXXX/
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images/
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0000.jpg, 0001.jpg, ...
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actions.npy # shape (T, action_dim) float32
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imu.npy # 可选，shape (T, imu_dim) float32（MPU6050 姿态回流，R2）
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numpy / Pillow 为可选依赖（lazy import），仅 --record 时需要，
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不影响 pybot 的零依赖运行时承诺。
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"""
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import logging
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from pathlib import Path
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log = logging.getLogger("pybot.recorder")
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# spk.F 列（动作契约列 10）与模型固定输出对齐：F2 方案下推理端该列恒为
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# 常量 0（actpred/bins.py FIXED_OUTPUT），而脚本真实值可达 1000Hz——
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# 保留真值会产生"模型 0 vs 数据 1000"的评估伪影。v3 起录制时写常量 0。
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# spk.delay（列 11）无需处理：微步录制下恒为 10.0，与 FIXED_OUTPUT 一致。
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SPK_F_COL = 10
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class EpisodeRecorder:
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"""录制 actpred 格式的 episode（images/*.jpg + actions.npy [+ imu.npy]）
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用法：
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rec = EpisodeRecorder("./actpred/data", action_dim=18)
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for frame, action in stream:
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rec.record(frame, action, imu_vec=imu_or_None)
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rec.flush()
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imu_vec：可选 MPU6050 姿态向量（单传感器 roll,pitch,ax,ay,az,gx,gy,gz；
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多传感器按脚本 @MPU6050_BIND 行顺序拼接为 8×N，最多 4 个）。
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RobotStruct 会在录制前把 imu_dim 同步为 8×N（N=传感器数）。
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只要同一 record 调用内同时传入帧/动作/姿态，三者即按帧时刻天然对齐。
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全程 None（无 IMU 硬件）则不产出 imu.npy，保持旧格式兼容。
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"""
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def __init__(self, output_dir, action_dim=18, imu_dim=0):
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self.action_dim = action_dim
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self.imu_dim = imu_dim
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self._frame_idx = 0
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self._actions = []
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self._imus = []
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self._has_imu = False
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output = Path(output_dir)
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output.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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ep_idx = 0
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for d in output.glob("episode_*"):
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try:
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ep_idx = max(ep_idx, int(d.name.split("_")[1]) + 1)
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except (ValueError, IndexError):
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pass
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while True:
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self.episode_dir = output / f"episode_{ep_idx:04d}"
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self.images_dir = self.episode_dir / "images"
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try:
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self.images_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=False)
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break
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except FileExistsError:
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ep_idx += 1
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log.info("recording to %s (action_dim=%d imu_dim=%d)",
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self.episode_dir, action_dim, imu_dim)
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def record(self, frame, action_vec, imu_vec=None):
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"""记录一帧 + 动作向量 [+ 姿态向量]
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frame: np.ndarray (H,W,3) uint8 或 None（跳过图像保存）
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action_vec: list/np.array，长度任意，内部 pad/truncate 到 action_dim
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imu_vec: 可选 list/np.array/dict，长度任意，pad/truncate 到 imu_dim；
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dict 时按 (roll,pitch,ax,ay,az,gx,gy,gz) 顺序取值（单传感器；
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多传感器请传 RobotStruct._read_imus 拼好的 8×N 向量）。
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为 None 时该帧记零向量（混合数据集中标记"无姿态"）。
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"""
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import numpy as np
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vec = np.zeros(self.action_dim, dtype=np.float32)
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src = np.asarray(action_vec, dtype=np.float32).ravel()
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n = min(len(src), self.action_dim)
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vec[:n] = src[:n]
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if self.action_dim > SPK_F_COL:
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vec[SPK_F_COL] = 0.0
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self._actions.append(vec)
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if imu_vec is None:
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ivec = np.zeros(self.imu_dim, dtype=np.float32)
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else:
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self._has_imu = True
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if isinstance(imu_vec, dict):
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imu_vec = [imu_vec.get(k, 0.0) for k in
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("roll", "pitch", "ax", "ay", "az", "gx", "gy", "gz")]
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ivec = np.zeros(self.imu_dim, dtype=np.float32)
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isrc = np.asarray(imu_vec, dtype=np.float32).ravel()
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m = min(len(isrc), self.imu_dim)
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ivec[:m] = isrc[:m]
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self._imus.append(ivec)
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if frame is not None:
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from PIL import Image
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img = Image.fromarray(frame)
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img.save(self.images_dir / f"{self._frame_idx:04d}.jpg",
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quality=90)
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self._frame_idx += 1
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def flush(self):
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"""保存 actions.npy（及有姿态时的 imu.npy），返回 episode 路径"""
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import numpy as np
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if self._actions:
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actions = np.array(self._actions, dtype=np.float32)
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np.save(self.episode_dir / "actions.npy", actions)
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# 仅当确实采到非零姿态才落盘 imu.npy，避免全程无 IMU 时产生误导性文件
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if self._has_imu:
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imus = np.array(self._imus, dtype=np.float32)
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np.save(self.episode_dir / "imu.npy", imus)
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log.info("recorded imu.npy shape=%s", imus.shape)
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log.info("recorded %d frames to %s",
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self._frame_idx, self.episode_dir)
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return str(self.episode_dir)
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