# act-restock-aojiru-right-real40-chunk60

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/guanli001-act-restock-aojiru-right-real40-chunk60
> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-09-08 | 技术层级：L7, L8

## 核心摘要

Guanli001 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 ACT (Action Chunking Transformer)，训练数据包含 Guanli001/piper-aojiru-right-real40-20260831。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L7", "L8"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/Guanli001/act-restock-aojiru-right-real40-chunk60"}] |
| `updated` | 2026-09-08 |
| `family` | policy |
| `params` | 80M |
| `architecture` | ACT (Action Chunking Transformer) |
| `action_representation` | 连续关节动作块 (Action Chunking) |
| `code_license` | Apache-2.0 |
| `weights_license` | Apache-2.0 |
| `data_formats` | ["SafeTensors"] |
| `pretraining_data` | ["Guanli001/piper-aojiru-right-real40-20260831"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | Guanli001/act-restock-aojiru-right-real40-chunk60 |
| `hub_stats` | {"downloads": 24, "likes": 1, "as_of": "2026-10-21"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/Guanli001/act-restock-aojiru-right-real40-chunk60"] |

## 技术详解与生态说明

这是面向 Piper 右臂青汁补货任务的定制 ACT PyTorch 模型，基于 tonyzhaozh/act 修改，包含 2026-08-31 训练完成的权重、源码、推理与继续训练入口以及训练记录。它不是 LeRobot 模型导出格式，不能直接用 LeRobot 或 Transformers 的 from_pretrained 加载。训练数据单独放在 Guanli001/piper-aojiru-right-real40-20260831。 

模型使用三路相机 cam_high、cam_left、cam_right 的 RGB 图像，以及 7 维状态/动作；动作 chunk 为 60 步，数据采样率 30 Hz。网络配置包含 ResNet18、hidden 512、FFN 3200、encoder 4、decoder 7、8 heads；原训练使用 40 条真实演示，32 条训练、8 条验证，训练 5000 epochs。权重提供 policy_best.ckpt 和 policy_last.ckpt，但不含原 optimizer、RNG、epoch 恢复状态。

仓库提供 train.py 和 predict.py，可从已有权重继续微调或对录制数据做离线推理，输出 60×7 的反归一化绝对动作目标。新入口不依赖 ROS、Isaac Sim 或 MuJoCo；实机控制仍需用户自行处理控制频率、执行窗口、关节范围与控制接口。验证损失不能当作实机成功率，改变关节定义、夹爪尺度或相机配置不属于简单兼容微调范围。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face Guanli001/act-restock-aojiru-right-real40-chunk60](https://huggingface.co/Guanli001/act-restock-aojiru-right-real40-chunk60)