让机器人学你的动作
Stanford、Columbia与TRI的RSS2024开放示教平台：GoPro＋3D打印夹爪，在真实场景采集人类示范。含原版BOM、13个打印件清单、10章图解和独立搭建证据，采集器与机器人部署成本分开。
alan000
Robotics: Science and Systems 2024
### 选择一只手持采集器路线
先完成一只手持夹爪＋HERO9，相机同时记录画面和IMU；无需买机械臂就可采集数据，但要验证学习策略必须另配机器人。双手任务需两套并使用不同标签，不将两套成本说成一套。锁定MIT代码提交、9页手册、三组3MF与ArUco PDF。
[原硬件手册](https://docs.google.com/document/d/1TPYwV9sNVPAi0ZlAupDMkXZ4CA1hsZx7YDMSmcEy6EU/edit) · [原采集教程](https://swanky-sphere-ad1.notion.site/UMI-Data-Collection-Tutorial-4db1a1f0f2aa4a2e84d9742720428b4c)
本站中文流程图为资料整理示意，不是公差图或实物验证；原演示图来自Chi et al.的MIT代码仓库assets，外部CAD、手册与第三方文件许可另列。
### 采购和清点十三个打印件
原BOM的0.5卷PLA、0.25卷TPU、0.2包弹簧和0.5盒螺丝是包装/成本分摊；本页M3拆成14颗8mm、2颗12mm、4颗25mm、6颗35mm。原表没给M3螺母确数及M5购买链接，分别标出。两套MGN9C采购需按原双滑块装配，不默认两套双滑块成品。
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[原作者装配视频对应章节](https://www.youtube.com/watch?v=x3ko0v_xwpg&t=8s)：本轮可核公开章节说明，视频播放需要YouTube登录；逐孔装配请结合原CAD和视频。
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### 打印外壳、内部结构和柔性夹指
原PLA+示例：0.6mm喷嘴、0.3mm层高、1.2mm壁/上下、20%Gyroid、190°C、风扇100%；grip改100%/1.8mm壁，左右连杆2.4mm壁/1.8mm上下，指座启用支撑。TPU95A：0.6/0.3mm、100%lines、255°C、风扇0%。这是原材料/机型起点，需实际设备温度验证、干燥和试片。检查左右件、孔、接触面，勿用PLA替代软指。
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### 装导轨、底板、握柄和指座
官方0:30为双滑块导轨处理，1:33安装导轨/底板，2:47安装握柄，5:39指座。避免滑块离轨丢失滚珠；按CAD对应螺丝长度、从松装开始检查同轴和平行，再逐步固定。原文字表未给每个孔位的螺丝映射，因此不能凭本页示意臆选长螺丝顶穿运动件。
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[原作者装配视频对应章节](https://www.youtube.com/watch?v=x3ko0v_xwpg&t=30s)：本轮可核公开章节说明，视频播放需要YouTube登录；逐孔装配请结合原CAD和视频。
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### 装左右齿轮连杆和回位机构
8:31安装左右齿轮/连杆，9:27处理把手润滑，11:08安装把手与压缩弹簧，11:37合上顶盖，13:58安装配重cube。确认左右指同步、行程顺畅、松手回位且弹簧不脱槽；不靠过紧螺钉消除打印误差。润滑只薄涂指定滑动面，远离标签、镜面和夹持胶带。
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[原作者装配视频对应章节](https://www.youtube.com/watch?v=x3ko0v_xwpg&t=511s)：本轮可核公开章节说明，视频播放需要YouTube登录；逐孔装配请结合原CAD和视频。
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### 装软指、防滑层、标记和镜片
15:04贴3M防滑胶带，16:55安装两只TPU软指；21:45贴指座跟踪标记，25:42镜片，29:07 GoPro。镜片按原模板裁，不改变视角；标签使用原左右PDF并按手册照片方向贴。cube上的标签作者注明算法目前未使用，可选；指座标签不能省。检查相机固定螺丝与M5螺母、两指及镜片均不松动。
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[原作者装配视频对应章节](https://www.youtube.com/watch?v=x3ko0v_xwpg&t=904s)：本轮可核公开章节说明，视频播放需要YouTube登录；逐孔装配请结合原CAD和视频。
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### 配置GoPro并录制建图和开合标定
按原采集教程安装对应HERO9 Labs固件、扫描其设置二维码；不要拿机器人HDMI配置二维码当采集配置。扫描官方动态时间码，选有纹理环境避开大块白墙，台面标签100%打印并量到16mm。每地点一个session，先建图视频，再单独录夹爪完整开合5次，确保标记可见。
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### 收集任务示范并保留原始文件
原建议固定任务和环境200段示范，数量取决于复杂度；不能把200段当200个复现者。保证前后都能看见任务对象，记录失败和异常，不只保留漂亮片段。保留MP4原文件与嵌入IMU，避免剪辑转码破坏时间信息；对双手数据核时间同步和左右身份。
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### 运行原示例SLAM并检查数据质量
Ubuntu22.04及锁定环境，先按README示例运行run_slam\_[pipeline.py](http://pipeline.py)，检查建图、位姿轨迹、ArUco和丢弃示范；原作者说明ORB-SLAM3是最脆弱环节。单独验证自己的数据，不把原示例99%可用率写成通用成功率。通过后用07_generate_replay\_[buffer.py生成dataset.zarr.zip](http://buffer.py生成dataset.zarr.zip)，记录有效条数和排除原因。本页未执行上游代码。
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### 训练策略，并明确机器人端追加条件
原代码单GPU训练测试RTX3090 24GB，使用匹配task.dataset_path和配置；验证集与训练场景分别保存。机器人部署额外需要UR5/UR5e、WSG50、转接件、软指、同相对姿态相机、MediaMod、HD60X、HDMI/USB与局域网。原每臂相机链约$546.58、WSG50历史€3875和UR按报价不含在手持约$371中。先低速人工控制/急停测试，再策略运行；原checkpoint下载名与eval例子不一致，使用实际下载文件名，不照抄不存在路径。
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