Upload ACT SO-100 4-color model (540x960, 300K steps)

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license: apache-2.0
library_name: lerobot
pipeline_tag: robotics
tags:
  - lerobot
  - act
  - so100
  - so-arm100
  - robotics

ACT · SO-100 · 四色抓取 (540×960)

基于 LeRobot 训练的 ACT 策略,用于 SO-100 (so_follower) 6 自由度机械臂的彩色物块抓取任务。

⚠️ 部署关键:输入分辨率

原始采集数据是 1920×1080,但本模型训练时把图像 **resize 到 540×960 (H×W)**。 推理时必须把相机画面同样 resize 到 540×960,否则会很慢且效果异常。

训练信息

项目	值
策略	ACT (vision: ResNet18, chunk_size=100)
机型	SO-100 / so_follower,6 关节
相机	单路前置 (`observation.images.front`)
输入分辨率	540×960 (从 1080p 缩放)
训练步数	300,000
Batch size	8
最终 loss	0.046
训练轮数	~82 epoch
fps	30
硬件	RTX 5080 (CUDA 12.8, torch 2.11)

训练数据

合并自 8 个数据集(4 种颜色 × 2 轮采集),共 77 episode / 29250 帧 / 4 个任务:

Yunrufeng000/test_blue, test_blue1
Yunrufeng000/test_green, test_green1
Yunrufeng000/test_red, test_red1
Yunrufeng000/test_yellow, test_yellow1

使用

from lerobot.policies.act.modeling_act import ACTPolicy

policy = ACTPolicy.from_pretrained("Yunrufeng000/act_so100_4colors_540p")
# 推理前记得把相机画面 resize 到 (540, 960)