构建报告

拿数据集训策略模型用的全部脚本，可直接下载。 train_smolvla_v2.sh（SmolVLA 正式版，带防坑守卫，防止悄悄浪费数据/学习率曲线跑不完）、 train_act.sh（ACT，针对 Jetson Orin Nano 8GB 统一内存调过参）、 以及旧版 SmolVLA 脚本、Colab 版、完整训练配方文档。 全部指向同一个数据集 Suyang99/xlerobot-cup-grasp-20260820-0230。

一页看完整个项目。数据（37 个可用数据集 / 133 集 / 81,307 帧，Hub 上 35 个公开）、 训练（四个已发布 checkpoint，同一份 50 集数据，本机 bs2 与 A100 bs64/bs8）、 实机（74 次记分试验成功 7 次，验收线 8/10）、今天换爪之后哪些东西作废了， 以及五条按顺序的下一步。数字全部是从 RECORDINGS.md、trials/*.json 和 HF API 读出来的。

你问过走路要不要学进模型 —— 结论是不要：底盘一动整个场景在相机里平移， 而策略学的是「杯子偏左→手往左」的视觉伺服关系，等于往训练数据里注入噪声； 何况安全层无条件把底盘三维清零，那三维在所有已有数据里都是常数，学也学不会。 走脚本反而让两者天然隔离。含开环误差的代价（先标定 CAL_SCALE，距离别超 0.5m）、 四个安全上限、以及为什么那个 finally 是整个脚本最重要的部分。

录数据时的主要参考页。不再把行为录成一条「拿起→移动→放下→倾倒」的长轨迹， 改成可重复调用的技能库：PICK / PLACE / POUR，左右臂分开。 含 5 个 canonical task（句子逐字锁死、面板上选不能手输）、 task → arm mode 自动映射（选错直接拒绝开录）、开录前 checklist、 杯位与动作原则、什么必须重录、以及每 10 集自动体检 （clamp >10% 自动暂停录制，本批算法而非累计值）。

给从没租过云 GPU 的人写的八步指南:推数据集 → 租 4090 → 装环境 → 训练 → 看日志 → 传回 Hub → 关机 → 拉回 Jetson 实测。顶部下拉菜单选平台，步骤随之切换。 含 Spot 抢占、tmux 挂机、显存不足降 batch、「关机 ≠ 停止计费」等坑。 修的是两个已验证缺陷:只训了 2.1 遍数据(batch=2)、 整个「右近」点位没进训练(eval_split 掐掉了 ep40-49)。

跑完一批按实际看到的现象查：抓夹偏右、偏上、抓到了滑掉、几乎不动、只在某个杯位失败。 5 个症状 / 14 条原因，每条带可能性、机理、怎么验、怎么修、在哪做。 已经用数据排除的会明说是哪个数字排除的。
含两条互相印证的实测证据：集数 vs 抓取深度 r = −0.89、集数 vs 组内散布 r = −0.75 —— 数据越少的杯位抓得越浅越散，这就是「偏上」的直接来源。

兼容性检查（动作维度 / 相机路数 / 机器人型号，三项里一项对不上就只能借配方不能借权重）、 五步操作、四条「什么才算微调成功」的判据（都不是 loss）， 以及六种结果各自往哪走。
★ 含一条实测对照：官方微调配方是 batch_size=64，我们用的是 2 —— 20000 步只过了 2.06 遍数据，官方是 66 遍。

120 mm 刀片配 98A 硬度的那一版：参数映射怎么算的、check_mesh 查不出来的那几项复核、 三视图、细部、工程图、打印设置。8 张图 3 张表。 （这一页之前没有任何入口，只能靠直接输网址才能打开。）

内部横梁 core_link 已从 v12 移植进来 —— 相机 → 云台耳板 → 后横梁 → 后盖内侧， 那些当时量过的尺寸（孔心距 44.5、禁区 36、耳板厚 6、螺纹深 4、法兰高 ≤12.5…） 现在全在模型里，并由 assert 锁死。 移植时抓到三个真问题：坐标错位 4mm（v12 的 y 原点是耳板后表面，V13 是俯仰轴， CB_REAR_Y 被直接抄了过来）、拼缝垫撞后横梁、 以及一条从来没生效过的 assert。 还有四等分爆炸图、逐点旋转模拟（−50° 间隙 6.19mm；加了承力链后抬头方向从 30.13 降到 21.42）、 8 个 STL 可下载。

把「液体怎么到达相机」拆成三条独立路径：直接水流、回溅、爬壁回流。 关键结论：后两条才会毁相机，而它们都不能靠加长抓夹解决。 含「挡板必然挡视线」这个真矛盾的三条出路、材料对照 （3D 打印的透明 PLA 绝对不行）、 以及现在不做以后就做不了的三件事（密封平面/不做永久密封/滴水环）。 ★ 要防的是腕部两个相机，不是头顶的 Gemini。

打印 / 测量 / 实验 / 训练四条线，14 个任务块，每一项都写了为什么做、怎么做、 什么算做完、卡在谁身上。标了「现在就能做」的都不依赖任何还没量出来的数。 含训练外包给同学的完整交接清单（本机配置不足会中途丢数据）， 已锁死的参数表，立柱禁区曲线，以及明确不做的七件事。

我们在用的这套方法是什么、为什么会失败、别人怎么解决的。 7 篇论文按能读得动的顺序排：DAgger（复合误差的奠基之作）、ALOHA/ACT（和我们硬件最像）、 Diffusion Policy、RT-1/RT-2、OpenVLA、π₀、SmolVLA。 每个概念都落回我们自己的问题上，附术语中英对照和社区资源。

几字形板簧套子，补上 98A 实测的「摩擦力不足」。三个刚度档 t3 / t5 / t7 直接下载。 ★ 之前发布那批是按 89mm 刀片生成的，装不上现在这副 —— 这一页是按 100mm 重做的。 含材料选择的两条独立理由（为什么是 82A 不是 98A，其中一条是98A 可能根本装不进去）、 82A 打印参数、以及五秒钟的验收判据。

checkpoint 第一次上真手臂：9 批次、31 次计入、0 次成功。 但数据讲了个清楚的故事 —— 安全层拒帧率 0.0%（排除了"安全层拦着"和"策略乱输出"）， 而钳位率随速度档从 47.7% 掉到 2.7%，说明低速档并非更安全的同一动作，而是被扭曲的动作。 末尾是整个 Space 全部 76 次更新的可过滤时间轴。

今晚十条发现逐条给出处理方式(七条已修、三条待做),然后是一条主线: 验张口 → 换爪 → 重标桌面 → 对齐头部 → 练手 3 集 → 4 杯位×15 集 → 体检 → 训练 → 验收。 含每一步的命令、为什么这么做、验收线、时间切分、准备清单,以及绝对不要做的七件事。

为什么今天那个 6000 步的 A100 模型比 8-20 的老模型还差 —— 它不是训坏了，是 只走完降温曲线的 30%（停下时学习率 7.99e-05，老模型是 1.18e-05）。 含 batch 2/16/32/64 各自该配什么步数的对照表、两小时内跑完的具体命令， 以及一节「哪些是实测、哪些是估算」。

数据怎么处理、怎么让模型学得更好、完整实验流程 A→F。 含决定性证据(集数 vs 抓取深度 r = −0.88)、示范基准数字、录制纪律、 「怎么教模型」四条原则、我做了什么与你要做什么。与仓库文档逐字同步。

给自己一个坐标系:我们撞上的三个问题(误差复合、回归均值、数据覆盖不均)在模仿学习 文献里都有名字和标准解法。这一页摆出标准做法 vs 我们的做法的逐项对照、 我们特殊在哪(抓取容差只有 1cm、夹爪不对称)、以及术语中英对照表。

首批 14 次实机试验全部失败,但失败是有信息量的:排除链把速度/安全层/相机/标定/时序 全部还清白之后,操作者的两个观察(爪夹向右开合 → 轴线要向左偏;杯子越靠右越抓不到) 把诊断引向了数据本身:最右那个杯位只有 4 集,而且抓得最浅最散 —— 模型的弱点就是数据的弱点。含 50 集闭爪准星接触表、杯位覆盖体检、 「怎么教模型」四条规则、完整调优流程,以及四个新工具。

这一轮改完后的全部 STL、三视图和打印说明。十件重新生成、逐个 check_mesh。 含每件的外形/重量/材料/摆放、螺丝与热熔螺母清单（21 颗）、九步装配顺序， 以及六项改动摘要（悬臂 +10、侧窗打通、耳罩孔修正、燕尾槽修正、耳罩减重 27%、猫耳等新增）。

后伸悬臂 46→56mm，后壳跟着后移。七件三视图 + 全部 STL 下载， 衔接面三种接法讲清楚（借用相机原孔 / 热熔螺母 / 长圆槽）， 每颗螺丝按 1mm=6px 等比画出来，含热熔螺母规格和烫装手法。 六项干涉全空，力矩 0.245→0.320 kgf·cm（舵机余量 ~47×）。

iPhone 13 减压壳。三层夹持 + 统一蘑菇头接口：底板是通用插座（永远不用重打）， 包子是可换零件，换一套布局只重打一张面板。尺寸全部取自 Apple 官方工程图。

82A 料找回来了 —— 就是设计基准料，所以三个长度（89.4 / 100 / 120）全部回到基线几何， 零补偿。肋距改成 3.6：在生成体上实测 4.37mm，对上原厂红爪卡尺实测的 4.337mm。 摩擦花纹在成品 STL 上验证满铺（尖端段面片密度 7 倍于无花纹本体）。 含按 82A 调整过的切片参数和打完要做的三项测量。

两个可打印件，把「捏一下感觉太软」变成 N/mm。悬臂 + 挂砝码（不是用手拉弹簧秤： 手会抖、方向不定、读数还在动）。装夹方式和真机完全一致，所以量到的就是装在机器人上的刚度。 含刚度 / 回弹 / 摩擦三套测法、选重量的判据、以及一条必读的材料警告。

起因是一个约束：这台机器人只有两个爪，加不了第三个。 这一页把项目里已经自己量出来的六条设计原理整理成册， 点出现在唯一缺的那件东西（一个几十块钱的测量装置）， 列出必须真正理解的四个核心概念、值得研究的实验室与设计、书和视频， 以及一条「用这个项目本身当训练场」的路线。

把训练好的 checkpoint 放到真手臂上跑 10 次，整个循环在手机面板上按按钮完成，不用终端。 为什么做成面板（理由是安全不是方便）、安全状态那四个词分别意味着什么该怎么反应、 从三条自检到判定结果的一步步流程，以及做这个时抓到的两个 bug。 站在机器人旁边时打开的就是这一页。

Self-contained write-up in English for an outside reviewer. What was built and why, calipered geometry with a self-check, an unresolved URDF/measurement gap, rib parameters and the checker that had never run, the friction pattern and one CGAL trap, the Shore-A material table against hardware feedback, and the snap-on leaf spring. Two open questions at the end.

第三版。修正了一个理解错误：刀片是绕着杯子的圆周包过去的，杯子轴线垂直于刀片平面。 所以几字板簧的自由腿要沿杯周继续包 —— 单片补上 80°，两片合计把包覆从 57% 拉到约 100%。 末端钩的两个方向都出了 STL。

What may scale with blade length and what is pinned to the hardware, the one quantity that must be back-solved or the mount fit breaks, and the twelve checks to run after changing it.

输入想要的长度（或杯子直径）和打印材料，自动完成参数映射 → STL → 网格检查 → 尺寸复核 → 三视图渲染 → 工程图 → HTML 报告。材料硬度到结构参数的换算、 可打印性下限、每一项必须复核的尺寸，全部固化在代码里。

九个候选件全部 check_mesh PASS。柔性总账、加长的好处与代价、推荐件三视图与工程图、 以及摩擦花纹从尖锥改成平顶台地的依据（真实接触面积 ≈0 → 61%）。

第一对打印件几乎无法弯折、容易打滑。把材料和结构两个嫌疑分开量：新件材料反而多 12%、 内梁更薄，几何上该更软 —— 锅在 TPU 98A（设计基准是 95A，刚度约 2.6 倍）。95A 拿不到， 附用结构调软的方案，按改动量从小到大排。

Rebuilt: the tip draws in on a parabola, the ribs reach 10 mm further down, and length is now a free parameter that keeps the mount fit intact. Drawing, renders, print settings, and STLs at 89.4 / 100 / 120 mm to download.

Five caliper readings came back. Two self-checks passed, one was revised — and the result overturns what the field-test document blamed: the crossing fingers were never a hole problem. With annotated drawings of exactly which points these are.

The standing workflow for every future component — what to measure, the confirmation gate that has to pass before any CAD is written, and how to tell a real constraint from a guess. Each stage named after the failure that justifies it.

What two-segment and three-segment actually look like — four profiles drawn to scale plus renders, now that the protrusion feature is measured at 10–12 mm.

Six named points, five caliper readings, all in one closed state — enough to settle the hole shift, the convergence angle, and whether the mating face needs flattening at all.

The long-jaw Fin-Ray gripper blade, rebuilt from field-test feedback. Seven rendered views off the shipping mesh, what changed from v3, and the two dimensions still waiting on a caliper.

Top view of the gripper closing, simulated from the robot's own URDF joint definition. Drag to sweep 0° to 97.4°.

The 68 mm file the whole v4 chain is built on, that nobody remembers supplying — rendered, measured, and traced through every claim the repo makes about it.

Why the v4 tip protrusion is a trapezoid instead of a continuous taper, and three continuous alternatives rendered from real meshes — including the barb whose hook face sits square to the inner rail.

Training and simulation need the dataset, not the robot — so they can run on anyone's GPU. How to rent one step by step, what it actually costs, and the Windows build worth buying only if renting stops making sense.

ACT vs SmolVLA on the identical dataset — why their loss numbers cannot be compared, what went wrong in training versus what was just a full disk, and how to tell next time whether a run needs redoing. Includes a plain-language glossary and both papers.

The cup-grasp policy's training curve, and why a final loss of 0.138 is not evidence the policy learned the task. Interactive — drag across any chart to read values.