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2026-09-24 · scene_bench · 온라인 하네스 화면 감사

온라인 VLM이 받는 화면 vs 컨텍스트(기억) 프레임 — 실물 대조

사용자 질문 "context 때 화면이랑 좀 다른 것 같다" → 같은 편의 데이터셋 exo_camera_1 프레임과 온라인 하네스가 실제로 VLM 프롬프트에 넣는 이미지를 1:1 픽셀 배율로 나란히 놓고, 카메라 intrinsics·마운트를 traj.h5 실측으로 대조

TL;DR

같음
마운트 [-0.40, 0.24, 1.55] · fov_y 70°
640×480 → 320×181
기억 프레임 vs 현재 뷰 exo 반쪽
5.3×
픽셀 수 감소 (세로 2.65×)
86° → 102°
수평 FOV (4:3 → 16:9)
다름
그림자 렌더 (데이터셋 hard shadow / 온라인 없음)

1실물 대조 — restore 편 train_1299__2 (1:1 픽셀 배율)

왼쪽: 컨텍스트 exo_camera_1 640×480(기억 프레임) · 가운데: 온라인 bench_exo_L 원본 624×352(writer·nav 프레임) · 오른쪽: VLM 프롬프트의 현재 뷰 타일 640×181(exo‖wrist). 세 장 모두 실제 픽셀 크기 — VLM 이 결정 때 받는 exo 는 오른쪽 타일의 왼쪽 반쪽(320×181)이다.
손목: 컨텍스트 wrist_camera 640×480(fov_y 56.7°) · 온라인 wrist_camera_zed_mini 624×352(fov 52°±4 노이즈) · 타일 손목 반쪽 320×181.
같은 편 온라인 턴 0~5 의 VLM 현재 뷰(타일) 시퀀스. 여기에 직전 서브골 실행 중 캡처 최대 3장(조작 중 exo‖wrist, 주행 중 exo 만)이 앞에 붙어 obs 예산 4장을 채운다.

2routine 편 train_1128__7922 (type3, 원격 스모크)

같은 구성. routine 컨텍스트도 640×480 4:3, 온라인은 624×352 → 타일.

3수치 대조 (traj.h5 obs/sensor_param 실측 · 코드 상수)

항목컨텍스트(기억) exo_camera_1온라인 bench_exo_LVLM 프롬프트 현재 뷰
해상도 · 비율640×480 · 4:3624×352 · 16:9exo‖wrist 타일 640×181, exo 반쪽 320×181 · JPEG q85
fov_y / fov_x70.0° / 86.1° (fx=fy=342.8)70° / 102.3° (fovy 70 을 16:9 에 적용)동일(축소만)
마운트베이스 기준 [-0.40, 0.24, 1.55], 프레임 내내 상수fr3_link0 기준 [-0.40, 0.24, 0.965] (+링크 높이 ≈ 1.55) · 쿼터니언 성분 동일—
렌더오프라인 렌더러, hard shadow(rerender 파이프라인, source_run T20260826)라이브 env.render_rgb_frame, 그림자 거의 없음—
손목640×480, fov_y 56.7°624×352, fov 52°±4반쪽 320×181
writer(온라인 기억) 입력—exo 원본 624×352 (writer_frame)—
src/sbench_online/exp_matrix.py BENCH_EXO_L_PARAMS: reference fr3_link0 · offset [-0.40, 0.24, 0.965] · quat [0.5375, 0.2858, -0.3725, -0.7005] · fov 70 src/sbench_online/orchestrator.py TILE_WIDTH=640; exo_wrist_tile(): 각 반쪽 320 폭으로 축소 후 가로 합성 (사용자 결정 260918) src/sbench_online/unified_turn.py parts = prev_frames(≤3, image_part) + image_part(ctx.exo=타일) [+ wrist(unified 모드만)] src/sbench_online/vlm_client.py image_part(): JPEG quality=85, 리사이즈 없음 데이터셋 traj.h5 obs/sensor_param/exo_camera_1/intrinsic_cv[0] = [[342.8,0,320],[0,342.8,240],[0,0,1]] · cam2world 위치 − robot_base_pose → [-0.40, 0.24, 1.55]

4Takeaway · 선택지(결정은 사용자)

기록

이미지·수치 원본 tmp/vlm_view_check/ · 로그 claude/260924/analysis-online_vlm_view_vs_context.md. 이 감사는 API $0.