Recopilación de datos

La página Collection se usa para grabar datos de demostración. La recopilación registra cómo una persona completa una tarea mediante teleoperación y convierte ese proceso en datos entrenables.

Cada episodio debe incluir el estado inicial, el proceso completo y el estado final. El modelo aprende la relación entre imágenes de cámara, estados articulares y secuencias de acciones.

Parámetros de recopilación

Parámetro	Valor predeterminado	Descripción
Dataset name	red-block-transfer	Nombre del resultado recopilado
Task description	Move the red block from the left side to the right side	Describe la tarea que aprenderá el modelo
Number of episodes	6	Número de demostraciones grabadas
Episode duration	30 segundos	Debe cubrir una ejecución completa
Rest duration	5 segundos	Tiempo para reiniciar entre episodios
Sampling speed	Depende del dispositivo	Afecta a la tasa de fotogramas

Iniciar grabación

Confirma que la configuración, calibración y teleoperación están listas. Introduce nombre del dataset y descripción de tarea, define episodios y duraciones, y haz clic en Start Recording.

Mantén constantes el área de trabajo, los ángulos de cámara, la posición inicial de los objetos y la postura del brazo. Si una demostración falla claramente, vuelve a grabarla en lugar de mezclarla con datos formales. Empieza con unos 20 episodios por lote y revisa la calidad antes de continuar. Si necesitas más muestras, recopílalas por lotes y combínalas en Dataset Management.

Acciones disponibles durante la grabación:

Acción	Función
End current episode early	Finalizar el episodio actual
Re-record current episode	Volver a grabar el episodio
Stop all recording	Detener toda la tarea
Diagnostic logs	Ver registros de bajo nivel

Calidad de recopilación

Revisa la tasa de fotogramas real / objetivo, fotogramas perdidos y temporización reciente. Si la calidad no es estable, reduce la velocidad de muestreo, baja la resolución de cámara o desactiva vistas previas innecesarias.

Problemas de rendimiento habituales

Un rendimiento insuficiente no siempre detiene inmediatamente la grabación. Puede manifestarse como retraso en los controles, pérdida de fotogramas o duración anómala de los episodios. Resuelve estos problemas antes de continuar con la recopilación por lotes.

Síntoma	Posible significado	Acción recomendada
Retraso notable tras finalizar antes, volver a grabar o detener	La carga de cámaras, la velocidad de muestreo o la carga del sistema impide procesar los controles a tiempo	Reduce la velocidad o la resolución, desactiva vistas previas innecesarias y comprueba si se recupera la respuesta.
Se configuran 15 segundos, pero el episodio del dataset es mucho más corto	Puede haber pérdida de fotogramas, interrupción de escritura o rendimiento insuficiente	Revisa tasa real / objetivo, fotogramas perdidos y registros. Elimina o vuelve a grabar episodios anómalos.
La tasa permanece por debajo del objetivo o aumenta la pérdida	La configuración supera la capacidad del ordenador, la cámara o el almacenamiento	Reduce el nivel de muestreo o el volumen de imagen y prueba la estabilidad con pocos episodios.

Buenas prácticas

• Graba varias demostraciones completas por tarea.
• Empieza cada episodio desde un estado inicial similar.
• Evita pausas, colisiones y oclusiones.
• Mantén la descripción de tarea consistente.
• No mezcles tareas distintas en el mismo dataset.
• Regraba o elimina demostraciones fallidas antes del entrenamiento.

Referencia de cantidad de datos y pasos de entrenamiento

Los siguientes valores son puntos de partida para planificar un primer experimento, no garantías de rendimiento. La cantidad necesaria y los pasos dependen de la dificultad, la consistencia de las demostraciones, las vistas de cámara, la variación de objetos y el tipo de política.

Completa primero un ciclo pequeño de recopilación, entrenamiento y validación, y añade datos según los fallos observados.

Dificultad	Ejemplo	Episodios sugeridos	Pasos sugeridos	Criterio principal
Inicial	Mover de una posición fija A a una posición fija B	Unos 20	10.000–15.000	Trayectoria estable, error final controlado y sin fallos evidentes en ejecuciones repetidas.
Intermedia	Agarrar desde posiciones aleatorias en un rango y mover a un destino	Unos 50	30.000–40.000	Cobertura de distintas posiciones iniciales, tasa de agarre estable y colocación generalmente consistente.
Avanzada	Tarea larga, de varios pasos o continua	Unos 100	80.000–100.000	Estabilidad a largo plazo, error acumulado, estados anómalos y cobertura de la distribución de datos.