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language: zh
license: apache-2.0
tags:
  - reinforcement-learning
  - imitation-learning
  - act-policy
  - gym-hil
  - robotics
  - pytorch
library_name: pytorch
model_name: ACT Policy
datasets:
  - C6thunder/stu-work
tasks:
  - imitation-learning
  - policy-learning
metrics:
  - loss
  - accuracy
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# ACT Policy 模型与数据集说明文档

## 1. 项目背景

本项目基于 **LeRobot 提供的 `gym_hil` 环境**，通过 **模仿学习（Imitation Learning）** 训练 **ACT（Action Chunk Transformer）策略**，实现机器人操作任务的行为克隆。  

主要任务包括：

1. 使用人类专家操作采集训练数据；
2. 训练 ACT Policy 模型；
3. 使用训练好的策略执行任务并采集模型行为数据；
4. 将人类专家数据和模型采集数据上传至 Hugging Face Datasets；
5. 将训练好的模型权重上传至 Hugging Face Hub，并提供加载示例。

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## 2. 数据集说明

### 2.1 人类专家数据

- **数据来源**：LeRobot `gym_hil` 环境中人类专家操作记录(个人采集-30次)