knu-physical-ai/fr3-action-space-case-study

FR3 Action-Space Case Study A small, deliberately-instructive teleoperation dataset. Every frame carries both the follower's realized joint trajectory and the GELLO leader's command, so you can see directly why the choice between them decides whether a deployed policy moves smoothly or stutters. 한 줄 요약. action을 리더 명령이 아니라 팔로워의 실현 궤적으로 기록하면, 정책이 원리적으로 로봇보다 앞설 수 없게 되어 매 replan마다 목표가 뒤로 밀리고 동작이 1.3~2.0배 느려지며 주기적으로 멈칫거린다. 이 데이터셋은 두 신호를 한 파일에 나란히 담아 그 차이를 눈으로 확인할 수 있게 만든 교육용… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/knu-physical-ai/fr3-action-space-case-study.