1.Push-T

很好兄弟，你问得很关键：你给我的三段代码其实是一套完整的推理+录像 pipeline，它们之间既有独立功能，又有顺序依赖关系。我来帮你分段解释，每段是什么功能、三段之间怎么配合，让你彻底搞明白。

---

🧩 三段代码作用总览

段落	功能定位	是否录像	是否推理	输出
第一段（构建 env）	构造 Push-T 环境 + 包装视频录制器 + 多步 wrapper	✅	❌	设置好环境、准备录像
第二段（① 单次推理）	使用种子 10 进行一次推理并录像	✅	✅	1 个 demo 视频（路径自动生成）
第三段（② 批量推理）	遍历种子 1~100，每次都推理并保存视频	✅	✅	100 个 demo 视频（输出为 1.mp4~100.mp4）

---

🔍 一段一段解释 & 联系：

---

✅ 第一段：构造环境 + 视频录制配置

env = MultiStepWrapper(VideoRecordingWrapper(PushTImageEnv(render_size=256),video_recoder=VideoRecorder.create_h264(...),file_path=None,steps_per_render=1
),
n_obs_steps=cfg.policy.n_obs_steps,
n_action_steps=cfg.policy.n_action_steps,
max_episode_steps=200)env.env.video_recoder.stop()

✅ 做了什么？

• 构建 PushTImageEnv，也就是你要跑的模拟环境；

• 包了一层 VideoRecordingWrapper，让它可以自动录视频；

• 包了 MultiStepWrapper，允许做多步观测 → 多步动作（比如 Transformer 用 sliding window）；

• 暂时不指定输出文件（file_path=None），等你后面代码指定；

• 调用 stop()，清空之前录像器状态，防止写入冲突。

✅ 输出结果？

准备好了一个可以推理、可以录像的强化学习环境 env。

---

✅ 第二段（①）：用种子 10 推理一次并录像

env.seed(10)
obs = env.reset()arp_policy.eval()
done = False
while not done:action_dict = arp_policy.predict_action(prepare_obs(obs))obs, reward, done, info = env.step(...)obs = env.reset()
"demonstration is saved to ", env.env.file_path

✅ 做了什么？

• 设置种子 10 → 保证可复现；

• 开始推理一个 episode → 每步都执行推理、环境 step；

• 环境会自动调用 VideoRecorder.render()，每步录视频；

• 推理结束后，保存为 file_path 指定路径的 .mp4 文件。

✅ 和第一段的联系？

• 用的是第一段构建好的环境；

• 使用未指定路径的录像器 → 所以你需要后续给它 env.env.file_path = filename，否则视频不会保存；

• 实际上这一段视频路径会在别处（如默认临时路径）或失效。

---

✅ 第三段（②）：推理 100 次并每次保存视频

for s in trange(1, 101):env.seed(s)env.env.file_path = f'./outputs/demo/media/{s}.mp4'obs = env.reset()while not done:action = arp_policy.predict_action(...)obs, reward, done, info = env.step(...)

✅ 做了什么？

• 使用种子 1 到 100；

• 每轮推理并录像，并将结果保存为 1.mp4, 2.mp4, ..., 100.mp4；

• 每次都手动设置 env.env.file_path → 录像器就知道要保存在哪个文件；

• 这就是一个 批量生成高质量 demo 的过程。

✅ 和前两段的联系？

• 用第一段构建好的环境；

• 和第二段代码基本一致，只不过是循环版本；

• 手动设置每次录像输出路径；

• 一次性生成一堆轨迹数据，后续可以用于 imitation learning、diffusion 训练、评估等。

---

✅ 最终总结图示（结构思维图）

第一段：构造环境
│
├── env = MultiStepWrapper(...)
│
└── VideoRecorder 包住环境（尚未指定 file_path）第二段（①）：单条推理
│
├── env.seed(10)
├── env.reset()
├── 推理 + step + 渲染录像
└── 生成一个 demo（自动路径 或 file_path 外部设置）第三段（②）：循环推理
│
├── for seed in 1~100:
│   ├── env.seed(seed)
│   ├── 设置 file_path = ./outputs/demo/media/{seed}.mp4
│   ├── 推理 + step + 渲染录像
│   └── 保存为对应视频
└── 最终输出 100 个视频

---

如果你想要下一步比如：

• 用这些 .mp4 转 .npz 训练 diffusion policy、BC、CoL；

• 评估这些 policy 表现（如 success rate）；

• 把推理结果上传 HuggingFace Hub 展示；

我可以帮你接着写下去。

2.AloHa

这里有两个主流的 ALOHA 环境链接，你可以根据需求选择使用：

---

1. gym-aloha（由 Hugging Face 提供，可与 Gymnasium 接口直接交互）

✅ 支持两个任务：

• AlohaInsertion-v0（插入任务）

• AlohaTransferCube-v0（搬运方块任务）

快速示例：

import gymnasium as gym
import gym_alohaenv = gym.make("gym_aloha/AlohaInsertion-v0", obs_type="pixels", render_mode="rgb_array")
obs, info = env.reset()
for _ in range(1000):action = env.action_space.sample()obs, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)img = env.render()

(github.com)

📦 安装方式：

pip install gym-aloha

---

2. aloha_sim（由 Google DeepMind 开发，基于 MuJoCo，可以做桌面任务）

提供多种任务（如 Banana handover、Marker lid removal 等），支持交互和评估脚本，适合 MuJoCo 用户。

安装和使用示例如下：

pip install aloha_sim
export MUJOCO_GL='egl'
python aloha_sim/viewer.py --task_name=HandOverBanana
python aloha_sim/run_eval.py  # 批量生成视频 / 测试指标

(github.com)

---

🎯 总结与建议

环境	接口类型	支持任务	推荐理由
gym-aloha	Gymnasium 接口	插入、搬运方块任务	简洁易用，适合快速上手和训练管道
aloha_sim	MuJoCo + Python	多桌面操控任务	适合需要复杂交互、真实感更强的模拟

---

🧭 探索 & 推荐

• 想用 LeRobot Pipeline 吗？：安装 pip install -e ".[aloha]" 后，就可以直接使用 --env.type=aloha 运行 lerobot/scripts/train.py，一键训练 ALOHA 任务 (github.com)。

• **想看代码、任务定义、讨论搭建？**gym-aloha 的 GitHub 上有具体说明 (github.com)。

• **想用 MuJoCo 更加真实的行为配置？**可试试 aloha_sim，它的评估与交互脚本对研究更友好 (github.com)。

---

如果你想用 LeRobot 框架跑 ALOHA 的训练 demo 或者想获取相关代码示例，我也可以帮你提供完整使用流程！