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Trainrobot Motion-Clips — Basis-Lehrer-Datensatz (v1.0.0)

Prozedural erzeugte Basis-Animationen für RL-Training als LEHRER (Belohnungs-Referenz). Wichtig: Die Animation dient NIE als Policy-Input — sie ist nur Belohnungssystem (Imitation-Reward). So kann der Lehrer später komplett entfernt werden, ohne dass die Policy ihr Verhalten ändert (Beobachtungsraum enthält die Animation nie; Lehrer-Gewicht wird im Training einfach auf 0 gefadet).

Kein CUDA nötig: alles deterministisch prozedural erzeugt (CPU, 30 fps, CC0-1.0).

Formate

Pfad	Inhalt
app/motionclips.json	Alle 41 Clips für G1 + MicroDuck + Skydio X2 (App-nativ, inkl. Kommando-Spur pro Frame)
ardy_g1/<skill>.csv	G1-Clips im exakten NVIDIA-ARDY-QPOS-Format (36 Spalten: root xyz + quat wxyz + 29 DoF, z hoch, x vorwärts) — direkt in der Trainrobot-App per „.csv (ARDY)" importierbar
ardy_g1/<skill>.cmd.csv	Kommando-Spur je Frame (7 Spalten, gleiche Framezahl)
kaggle_notebook_ardy.ipynb	Echte ARDY-Clips (Text→Motion) auf Kaggle-GPU erzeugen und als CSV ergänzen

Kommando-Spur (= Joystick-/Button-Antwort)

Jeder Frame trägt [vx, vy, wz, bA, bB, bC, bD]:

Kanal	Bedeutung
vx / vy	Soll-Tempo vorwärts / seitwärts (m/s) — linke Stick-Achse
wz	Soll-Drehrate (rad/s) — rechte Stick-Achse
bA	Button A = Hüpfen/Sprung (0/1)
bB	Button B = Hinlegen (0/1)
bC	Button C = Aufstehen (0/1)
bD	Button D = Stopp (0/1)

Antwort auf die Frage „Weiß der Datensatz, wo der Joystick zeigt / welcher Button gedrückt ist?": JA — beim Datensatz-Generieren ist die Kommandospur bekannt und wird mitgespeichert. Weil die Clips prozedural aus Kommandos erzeugt werden, ist jeder Frame mit der exakten Stick-/Button-Stellung verknüpft. Später mappen: Der Joystick in der App erzeugt denselben Kommando-Vektor → Match per nächstem Kommando-Vektor bzw. Skill-Auslöser. Für echte Mocap-Dateien ohne Spur: kleines Netz lernt offline die Kommandos aus der Bewegung (Kommando-Regression) — Notebook-Vorlage folgt.

Basis-Animations-Liste (fürs Training nötig)

Gemeinsam (Beiner): idle (Stehen), walk (Gehen vorwärts), walk_back (Rückwärts), walk_side (Seitwärts), turn_l/turn_r (Drehen), laufen (schnell), huepfen (Hüpfen), sprung (Vertikalsprung), weitsprung, liegen (Hinlegen), aufstehen, ducken (Hocke), stopp (Bremsen), balance (Gleichgewicht/Störung)

MicroDuck zusätzlich: sitzen (Hinsetzen), flattern (Kopf/Hals-Spiel)

G1 zusätzlich: winken (Arm winken), fusskick (Fußkick)

Skydio X2 (Drohne, Pfad-Lehrer): starten (Takeoff), schweben (Hover), vorwaerts, rueckwaerts, seitwaerts, kreisen (Kreisflug), steigen, sinken, rolle (Barrel Roll), salto (Flip), landen, notstopp

Nutzung in der App (Auto-Download von HuggingFace)

Die App lädt app/motionclips.json automatisch von HuggingFace (Cache im WebView), bietet sie als Lehrer-Belohnung an (Slider „Lehrer-Gewicht", Fade-out auf 0 = Lehrer weg, Verhalten bleibt) und ordnet sie per Skill den Experten/Router zu. G1-CSVs zusätzlich manuell importierbar per „.csv (ARDY)"-Button.

Erweiterung mit echtem ARDY (optional, GPU)

1. kaggle_notebook_ardy.ipynb in einem Kaggle-Notebook öffnen (kostenlose GPU)
2. ARDY-Checkpoints laden, Prompts eingeben → QPOS-CSVs erzeugen
3. CSVs in ardy_g1/ ergänzen (gleiche 36-Spalten-Konvention) und neu hochladen

Lizenz: CC0-1.0 (eigene Erzeugung; ARDY-Konvention-Referenz: NVIDIA ARDY, Apache-2.0).