i4h 工作流 — 数据集模仿扩增
目的
通过克隆轨迹并在动作/状态上加入噪声来扩增 HDF5 录制。当用户要求模仿、扩增或增强数据集时使用，不用于录制新演示（使用 [[i4h-workflow-dataset-teleop]]）。
基础代码
使用 i4h-workflows 基础代码（workflows/agentic/），可设置 I4H_WORKFLOWS 指定已有路径，或默认克隆到 ~/i4h-workflows。
基础
- 环境配置：
workflows/agentic/config/environments/<env>.yaml - Mimic 扰动 action/state，不扰动视觉
- 默认
--include-source保留原始演示 - 最新录制为空或失败时，须停止并报告
- 用 workflow venv 计数片段，不要使用系统 Python
运行
第 1 步 — 解析输入 HDF5
设置 IN 为一个已有 .hdf5 的绝对路径，并验证片段数 > 0。随后创建运行目录和输出路径。
第 2 步 — 执行 mimic 扩增
运行 run.sh，传入 --env ... --input ... --output ... --episodes 3 --noise-std 0.01 --include-source --overwrite。
验证
用 uv 运行 python 确认输出片段数等于源 + --episodes。如果要求可视化，继续转化为 LeRobot 并启动可视化。
前提、局限与故障排除
- 前提：已 setup、输入 HDF5、环境 id。
- 局限：不扰动视觉，不录制新片段，维度必须匹配。
- 常见错误与修复：见原文档。
最终响应
报告输入路径、输出路径、生成的片段数、噪声 std、是否包含源演示，以及可视化 URL（如请求）。