Grasp retargeting production 재변환과 physics-filtered export

TL;DR

검증: blocker 0, code major 0. data major 1 — L4 off 상태에서 관통 >10 mm frame 보유 episode가 ALOHA 432/690, UR5e 155/521.
정정: ALOHA moved 183→174를 "열린 손이 물체를 밀던 가짜 성공"으로 본 해석은 틀림. 잃은 19개 중 release 후 접촉은 3개뿐.
산출물: 기본 export ALOHA 680 ep / UR5e 518 ep, _phys ALOHA 179 ep / UR5e 289 ep (8개 dataset verify 통과).

680 / 518

기본 ep (ALOHA/UR5e)

179 / 289

_phys ep

blocker

72/72

재현 npz byte-identical

1 배경 / 목적

4차 polish(0cb02f5)를 production에 넣기 전 재검증이 필요. 이전 production(2026-10-17)은 grasp 이전 코드로 moved 성공 ALOHA 4/829, UR5e 61/829. 요구사항: H2O와 같은 시뮬 세팅에서 실제로 성공한 episode만 담은 데이터셋도 제공.

2 작업 내용

검증 wf_f513babd-51d (code lens, data/physics lens) - 다른 노드에서 prepare 재실행: eval9 대비 npz 72/72 byte-identical, grasp.enabled=false는 8864596과 동일 production: snapshot tmp/runs/0cb02f5 invalidate --stages prepare → run_pipeline.sh 8 replan vlm → run_physics.sh 32 → export 기본 / _phys _phys: --override export.physics_filter=true --override export.repo_id=local/h2o_ego2robot__phys job: replan+vlm UR5e 200336 (76분) / ALOHA 200337 (84분), physics 68초 / 49초, export 35·38분, _phys 25·17분 문서 정정: DESIGN §18.1 relabel 26,610 frame (1.2/6.4/7.6 mm), §18.5 retreat 고정 비용, §18.6, §18.11, §18.12, README

ALOHA 183→174 ablation (ALOHA 184 seq, moved 성공 /829)

변형	성공
0cb02f5	174
wait/detour가 물체를 따라감 (3차 방식)	181 (+7)
flip variant 1개만	179 (+5)
relabel 보정 없음	174 (순 0, 14 ep 변동)
따라감 + 보정 없음	186
table floor 없음	175

3 결과

	ALOHA	UR5e
moved 성공 /829 (off → 0cb02f5)	4 → 174 (21%)	61 → 317 (38%)
frozen baseline보다 나은 성공	152	262
기본 export (이전 grasps off)	680 ep / 63,992 f (688 / 63,116)	518 ep / 46,123 f (509 / 46,431)
기본 중 moved / physics 성공	624 / 145	468 / 246
`_phys`	179 ep / 16,735 f	289 ep / 26,939 f
L1 ik_fail_ratio>0.1 reject /933	196	357
L1 planner frame 충돌 reject	23	42
L4 moved replay 실패 (_phys)	479	222
object_penetration flag ep 중 L4 실패	436/466 (94%)	134/181 (74%)
flag 없는 ep 중 L4 실패	65/214 (30%)	95/337 (28%)

가짜 성공 가설 기각: 잃은 19개 중 release 후 open-hand 접촉 3개, grasp 재선택/상태 변화 ~11, relabel 후 검출 변화 4, IK history 차이 4. curation 통과 moved 한정 시 150/636 → 149/634. flip variant 제거 시 ALOHA tracked hold 관통(>2 mm) 11→1,140 frame이라 유지. cli status 7 stage 184/184, 실패 0. verify_dataset: 기본·_phys × v2.1·v3.0 × 2 로봇 모두 통과 (state−robot.npz ≤1.9e-7, image 오차 ≤2.9/255).

4 Takeaway

object_penetration flag가 있는 episode는 94%/74%가 physics에서 실패하므로 flag는 품질 지표로 유효. 기본 dataset으로 학습하려면 이 flag로 mask 필요, 깨끗한 supervision이 필요하면 _phys 사용.

ALOHA moved 실패 1위는 start_collision 288건 (grasp frame의 63%가 stroke 58 mm 때문에 ungraspable), UR5e 1위는 ik_fail 256건.

5 Next

_phys로 ACT/diffusion policy 학습 — 가설: 같은 twin에서 closed-loop 성공률이 기본 dataset 학습보다 높음
UR5e IK 실패(reject 357/933): 두 팔이 20 mm floor에서 만나는 경우의 placement·IK 완화
검증 minor: replan margin의 flip variant 혼합, 운반 물체–parked hand 관통, hold frame pad 제외(ALOHA 461, UR5e 459 frame), 손–손 최소 거리 8.4 mm, max_ik_checks 상향