i4h-workflow-dataset-teleop

โดย nvidia

บันทึกเอพิโซดสำหรับสภาพแวดล้อมแบบเอเจนต์ผ่านการควบคุมระยะไกล (คีย์บอร์ด, SO-ARM leader หรือ VR) ลงใน HDF5 ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการควบคุมระยะไกลหรือบันทึกเดโมจากมนุษย์

npx skills add https://github.com/nvidia/skills --skill i4h-workflow-dataset-teleop

Record Teleop Demonstrations

Purpose

Run the workflow's declared teleop graph through the shared SimulationRunner so actions, state, cameras, segments, attempts, and outcomes use the normal HDF5 contract.

Instructions

  1. Resolve the base checkout and live teleop device contract.
  2. Choose a supported human-input device.
  3. Record in the foreground through run.sh.
  4. Inspect visible motion and HDF5 content.

Resolve support

export I4H_WORKFLOWS_REPO_URL="${I4H_WORKFLOWS_REPO_URL:-https://github.com/isaac-for-healthcare/i4h-workflows}"
I4H_REPO_DIR_NAME="${I4H_WORKFLOWS_REPO_URL%/}"
I4H_REPO_DIR_NAME="${I4H_REPO_DIR_NAME##*/}"
I4H_REPO_DIR_NAME="${I4H_REPO_DIR_NAME##*:}"
I4H_REPO_DIR_NAME="${I4H_REPO_DIR_NAME%.git}"
[ -n "$I4H_REPO_DIR_NAME" ] || { echo "Cannot derive a checkout name from I4H_WORKFLOWS_REPO_URL" >&2; exit 2; }
ROOT="${I4H_WORKFLOWS:-$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null)}"
if [ ! -d "$ROOT/workflows/i4h_workflows" ]; then
  ROOT="${I4H_WORKFLOWS:-$HOME/$I4H_REPO_DIR_NAME}"
  [ -d "$ROOT/workflows/i4h_workflows" ] || git clone "$I4H_WORKFLOWS_REPO_URL" "$ROOT"
fi
export I4H_WORKFLOWS="$ROOT"
cd "$ROOT"
./run.sh list
./run.sh show <workflow> --mode teleop

Treat the resolver above as part of the skill contract: a hosted copy may run outside the base repository, so never assume the current checkout contains workflows/i4h_workflows. I4H_WORKFLOWS_REPO_URL selects the clone source. When I4H_WORKFLOWS is unset, derive the fallback directory from that URL; set I4H_WORKFLOWS only to reuse or choose a specific destination. Never replace an existing checkout.

Require teleop in the live mode list. Read the workflow builder, its scene manifest teleop override, and the embodiment manifest's teleop_devices. Do not maintain a static support table in the skill.

Choose input

  • Use the named device when supported.
  • Otherwise use the workflow builder's default device.
  • Keep interactive keyboard/leader/VR/bus sessions visible and in the foreground. Surface the device controls and require the human operator to complete the task.
  • Never pretend to provide human input in an unattended shell.

Record

./run.sh <workflow> --teleop <device> \
  --episodes <N> --attempts 3 \
  --record

Omit <device> to use the workflow default. Bare --record writes demos.hdf5 inside the launcher's automatic run directory. Read the absolute directory from the ==> run dir ... line or run.json; do not recreate its timestamp in the shell. When a larger pipeline requires a caller-selected shared directory, pass --run-dir "$RUN_DIR" --record demos.hdf5; the launcher creates the directory and anchors the relative recording name inside it. An absolute --record path remains supported.

Verify

Require the final N/N episodes succeeded summary. Then inspect content:

RUN_DIR="<absolute run_dir from run.json or launcher output>"
uv run --project tools/dataset i4h-dataset inspect "$RUN_DIR/demos.hdf5" --segments
uv run --project tools/dataset i4h-dataset actions "$RUN_DIR/demos.hdf5"

Visually confirm that the operator completes the requested task, robot motion matches the input device, and all expected cameras record the same behavior. Treat zero saved episodes, missing observations, absent action motion, or an unsuccessful task outcome as failure. Stop leftovers with ./stop.sh all.

Troubleshooting

On device or width errors, compare the workflow teleop builder, Scene mode override, and embodiment devices.

Prerequisites

Require a workflow with teleop, a supported device, a working simulator, and a present operator for interactive input.

Limitations

Teleop records human input and requires an operator for interactive devices. Record autonomous rule-based Tasks with i4h-workflow-validate instead.

Examples

  • Record 5 keyboard teleop demonstrations for locomanip tray pick and place. → use G1's supported keyboard device, require a human operator, and verify the recorded action motion.

Completion gate

Report workflow, mode/device, controls, requested/saved episodes, attempts, visual result, HDF5 path, dimensions/segments, and whether a human operator completed the task.

Skills เพิ่มเติมจาก nvidia

fhir-basics
nvidia
สอนให้เอเจนต์เข้าใจการทำงานของ FHIR R4 API ทรัพยากรที่มีให้ วิธีค้นหาด้วยพารามิเตอร์ค้นหา และวิธีแยกวิเคราะห์รูปแบบการตอบกลับทั้งหมดอย่างถูกต้อง…
compileiq-validate-result
nvidia
ใช้หลังจากที่การค้นหาเสร็จสิ้น และก่อนที่จะอ้างสิทธิ์การเร่งความเร็วหรือจัดส่ง ACF โหลดไฟล์ CSV dump_results แยกผู้สมัคร K อันดับแรก (วัตถุประสงค์เดียว)…
changelog-audit
nvidia
ตรวจสอบ Warp CHANGELOG.md ก่อนปล่อย: กู้คืนรายการที่สูญหาย จัดเรียงตามผลกระทบต่อผู้ใช้ ปรับปรุงภาษาในรายการ จัดบรรทัด และ (ในโหมดสาขาปล่อย) เปรียบเทียบการเพิ่มเวอร์ชัน…
dgx-diagnose
nvidia
วินิจฉัยปัญหาทั่วไปของ DGX Station GB300 — CUDA ล่ม, การกำหนดเป้าหมาย GPU ผิด, บั๊กคอนเทนเนอร์ vLLM/SGLang, ปัญหาสถานะ MIG, ข้อผิดพลาด NVLink/Fabric Manager,…
aicr-managing-openvex
nvidia
Use when adding, updating, or removing CVE/GHSA suppressions in `.openvex.json` — the OpenVEX document consumed by the daily image vulnerability scan workflow.…
aicr-creating-slide-decks
nvidia
ใช้เมื่อสร้างสไลด์เด็ค HTML แบบครบวงจรหรือจุดนำเสนอภาพสำหรับแนวคิดทางเทคนิคหรือขั้นตอนการทำงาน (เช่น demos/*.html) — แสดงแบบเต็มหน้าจอหรือ…
aicr-creating-guided-demos
nvidia
สร้างสคริปต์เดโมแบบอินเทอร์แอกทีฟพร้อมคำแนะนำ (demos/*.sh) แบบสดหรือแบบเรียนรู้ด้วยตนเอง ตามรูปแบบ Frame → Tell → Show → Close เริ่มทำงานเมื่อมีคำว่า "สคริปต์เดโม" "แบบแนะนำ…
aicr-analyzing-snapshots
nvidia
ใช้เมื่อวิเคราะห์ไฟล์ YAML สแนปช็อต AICR ตรวจสอบสถานะคลัสเตอร์ เปรียบเทียบคุณลักษณะของผู้ให้บริการ ดึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโทโพโลยี GPU/เครือข่าย หรือ…