chris02dev/sortbench_pick_v1

SortBench pick_v1 — SO-101, gruener Wuerfel in gruene Ablage

30 Teleoperations-Episoden auf einem SO-101 (LeRobot 0.6.2), aufgenommen am 11.09.2026 bei Tageslicht. Aufgabe: Pick up the green cube and place it in the green tray.

Zelle

Arm	SO-101 Follower, Feetech STS3215, 12 V / 5 A
Overhead	InnoMaker U20CAM-720P, 1280x720
Handgelenk	InnoMaker U20CAM-1080p-S1, 640x360
Takt	30 Hz, 17.848 Frames, ~10 min Demonstration
Untergrund	Nussbaumtisch, keine Matte

Die Overhead-Kamera nimmt bewusst in 1280x720 auf: Ihr 640x480-Modus ist ein 4:3-Beschnitt, der seitlich rund 25 % des Blickfelds verliert. Fuers Training wurde sie auf 640x360 herunterskaliert (reine Skalierung, gleicher Ausschnitt).

Was beim Aufnehmen bewusst gemacht wurde

• Wuerfelposition gestreut ueber die ganze sichtbare Flaeche. Bei 30 immer gleichen Positionen lernt eine Policy eine einstudierte Bewegung statt der Aufgabe.
• Ablage ebenfalls bewegt — die Policy muss den Ablageort sehen, nicht einen festen Punkt anfahren.
• Gleiche Grundstellung am Anfang jeder Episode: shoulder_lift -102.5, elbow_flex 90.2 (Streuung ±0.5 bzw. ±2.1 Grad).
• Bedienerhand ausserhalb des Bildes. Sie bewegt sich synchron mit dem Roboter und waere sonst der am besten vorhersagende Bildinhalt im Frame.

Bekannte Schwaeche

Greifer, Wuerfel und Ablage sind alle gruen. Der SO-101-Greifer ist werkseitig gruen und damit farbgleich mit dem Objekt. Klassische Farbschwellen-Perception scheitert daran; gelernte Policies kommen damit zurecht, weil sie zusaetzlich Form und Kontext nutzen.

Ein Rollout-Vergleich mit orangen Objekten lief auf derselben Zelle etwas besser (2 von 3 gegen 1 von 3), bei nur drei Episoden je Farbe ist das aber nicht belastbar.

Beobachtete Ergebnisse

Auf dieser Aufnahme nachtrainiert:

Policy	Rollout
ACT, 100.000 Schritte, ohne Augmentierung	0 von 3 — bei Kunstlicht, halbe Trainingshelligkeit
SmolVLA, 20.000 Schritte, mit Augmentierung	1 von 3 bis 2 von 3

Beleuchtung ist der groesste gemessene Stoerfaktor: Trainingsbilder haben Helligkeit 96.5 bei R/G 1.04; ein Rollout bei 44.1 / 1.43 (nachts, Kunstlicht) brachte 0 Erfolge. Wer darauf trainiert, sollte Helligkeit und Farbtemperatur augmentieren — LeRobots Vorgabe brightness (0.8, 1.2) deckt den Tag-Nacht-Abstand nicht ab.

Herkunft

Aufgenommen mit lerobot-record. Werkzeuge, Kalibrierung und die vollstaendige Fehlersuche: https://github.com/christopherarm/sortbench (privat).