1027_sim_tasks: yu_parts on d5 look, add bread_lever_plate_fast (blb_fast async-video collector), README status

1027_sim_tasks/MANIFEST.sha256

@@ -10,6 +10,8 @@ e937a220d6a658025e66c473c8fd07646396911fd43e57be898adc70bf7b40b1  ./assets/objec
 de821c0e1b0d2a2491d88d3216689fb3defa90106ea5ef692fbb2be549ee269c  ./assets/object_materials/wood_plate/materials.json
 fe8d8ccd86dad0a552aaea1f36c3d717b2e4292c690f9d42bbfb5f04b2e67e99  ./assets/object_materials/wood_plate/measurements.json
 c070befb7178d4cb7b269dd8008c1645c70566b2c68960627bbe1363214b611d  ./assets/object_materials/wood_plate/SOURCE.txt
+40ba93fb8124772d5d5d02eff601378ad3ba191960e662dc171b8e89ba7a0cf2  ./assets/og_datasets_full.sha256
+b92d55791e46b6a79e8c8f618da6f6d919a72f4c1d1c1374bfa193a6e94affc7  ./assets/og_datasets_full.tar.gz
 70c673845de6ca2437df13b4561c6a3795a2722b72663caf0544fcf4e3b18d38  ./assets/og_datasets_overlay.tar.gz
 f9e9180b931761cd05fbb6a4dd88b8538a350e43930392a191c327a12ba3dd9a  ./assets/yuasset_v1_docs_only/docs/compare_real_before_after_cam0.png
 3af037cb52f24744c7b4dca2925644a1277eaa9498ca419f91a1867672cb07f7  ./assets/yuasset_v1_docs_only/docs/compare_real_before_after_cam1.png
@@ -190,9 +192,10 @@ e780a5e5e62ff44b0c0a76f4b69f380a29f63256b6eb6166af5a4ad2ced348c5  ./env/yu_works
 8e6a1c295d8e21071d5de2f4c7daf2194ccdcc305df01c6cea73372ec68814bd  ./env/yu_workstation_2026-10-27/ur5dp.conda_explicit.txt
 46b2b0afc92de596664d5d8ae19574e538bec488a41d1002a78ea1f1f20c0b81  ./env/yu_workstation_2026-10-27/ur5dp.pip_freeze.txt
 22121edae8bfb73b8536486bf81955ed5507b4ff6f3352ef1967dbcf3de00079  ./env/yu_workstation_2026-10-27/ur5dp.python_version.txt
-8096534bfd0fb18e6ec4109321832ddece0bca4448e86548f774c99c435a2f18  ./README.md
+7aaf6473897f697e4b0e8734ca6360431a237da981955c48a5c209b6fa4fb033  ./README.md
 edc34d785ffc59da36e031fa86766dcc5353a420635e5352e0f91ec1e0e35425  ./tasks/bread_lean_package_d5.tar.gz
+c358c9deaf1fa6ac165c8bc7467cc5f3c932869734591cfcd73ac7550d19f67e  ./tasks/bread_lever_plate_fast.tar.gz
 2bbb52a27e7e3fc2ebcd58e1c042dcec16d552d867b9be8675299583e1861171  ./tasks/bread_lever_plate.tar.gz
 7ec20d2a19513ce74cc72d054e1786f38f9f1ea93ed07c6a3eb37c5a6fcd6ab3  ./tasks/ringpeg_v1.tar.gz
 833f9ef3728cb0a178f0d71b68c13233a74ac309321941cd62d33f7047fd0aa9  ./tasks/toaster_lever.tar.gz
-5b0e092f701d203f1c2f7cedbfef0b94e483aa7216d3cacaaac83b5d2ba3e583  ./tasks/yu_parts_tasks.tar.gz
+a4131f11c0af340da5b00fa103cd2db470a508f74208afd8e38780c3116bbbbe  ./tasks/yu_parts_tasks.tar.gz

1027_sim_tasks/README.md

@@ -65,14 +65,17 @@ cd <BEHAVIOR-1K> && sha256sum -c datasets_SHA256SUMS --quiet
 
 默认的执行噪声：DART 每次推 sigma 4 cm，加起点偏移 ±5 cm（xy）/ ±2 cm（z）。
 
+外观：bread_lean v2_d5、bread_lever_plate（blb）、yu_parts 三个都用同一套 **d5 外观**（`v5rl_bread_d5.yaml` + 地毯地板 + 背景道具 + cam1 颜色矩阵 + cam0 接触阴影，`d5/` 里的文件三处逐字节相同）；训练都用同一套增强（cam1 dropout 0.1 / aug 0.5 / erase 0.3，cam0 aug 0.3）。抓木块和 ringpeg_v1 是更早的 v5rl 外观，对应的数据和 checkpoint 也是 v5rl。
+
 | 包 | 任务 | 采集入口 | 状态 |
 |---|---|---|---|
 | `code/` 自带 | 抓 40 mm 绿木块（pick_block） | `tools/collect_v5.sh v5rld` → `tools/train_dp.sh` | 真机 5/5（`1011_sim2real_cube`） |
 | `tasks/ringpeg_v1.tar.gz` | 圆环套立柱（旧版采集器） | `ringpeg/ring_chain_dart.sh` | 采了 100/100，ckpt 在 `1014_ringpeg_bread` |
 | `tasks/bread_lean_package_d5.tar.gz` | 吐司靠在碗外侧 → 插进面包机槽 | `package_d5/run_collect.sh <out> <seeds> --dart --start-offset`，用法见包内 README | v2_d5：仿真 20/20 |
-| `tasks/bread_lever_plate.tar.gz` | 吐司立在面包机槽里 → 按拉杆 → 拔出 → 平放到木盘子上 | `bread_lever_bowl/run_collect.sh <tag> <seeds> --dart --start-offset`，配置在 `pkg/scripts/blb_collect.py` | **在调**：吐司落点离盘心还差约 9–10 cm，当前快照不是最终版 |
+| `tasks/bread_lever_plate.tar.gz` | 吐司立在面包机槽里 → 按拉杆 → 拔出 → 平放到木盘子上 | `bread_lever_bowl/run_collect.sh <tag> <seeds> --dart --start-offset`，配置在 `pkg/scripts/blb_collect.py` | 采集器已修好（放回高度 0.065、朝盘子倾倒、成功判定 r ≤ 60 mm），和下一行的加速版采集逻辑相同 |
+| `tasks/bread_lever_plate_fast.tar.gz` | 同上，**正在用的加速版**（blb_v1 就是用它采的） | `blb_fast/run_fast.sh <tag> --seeds <a-b> --max-kept 50 --dart --start-offset --settle 20`，`chain_blb.sh` = 采集 → pack_zarr → 训练 | 和上一行相比只改了视频写出：后处理和 libx264 编码放到每路相机一个后台线程（`pkg/scripts/async_video.py`），npz 逐位相同，画面差异只在渲染器自身的随机噪声范围内（PSNR 43.8 dB，与原版重跑一样）；每条 404 s → 315 s |
 | `tasks/toaster_lever.tar.gz` | 带弹簧拉杆的面包机资产怎么做出来的（`tools/build_lever_usd.py`、`lever_spring.py`）和拉杆测试 | `scripts/run_lever_sim.sh` | 资产已经在用 |
-| `tasks/yu_parts_tasks.tar.gz` | **电池放进电池座 / 插头翻转后插进插座 / 圆环套立柱（重写版）** | `run_collect.sh <battery\|plug\|ring> <tag> <seeds>`、`chain_train.sh <task> <tag>`，详见包内 README.md | 脚本写好了，**还没在 Isaac 里测过** |
+| `tasks/yu_parts_tasks.tar.gz` | **电池放进电池座 / 插头翻转后插进插座 / 圆环套立柱（重写版）** | `run_collect.sh <battery\|plug\|ring> <tag> <seeds>`、`chain_train.sh <task> <tag>`，详见包内 README.md | 2026-10-27 起默认 d5 外观（和面包任务一致）；电池冒烟测试排在 blb 之后，**还没在 Isaac 里测过** |
 
 ### 面包任务的数据目录
 

1027_sim_tasks/tasks/bread_lever_plate_fast.tar.gz

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:c358c9deaf1fa6ac165c8bc7467cc5f3c932869734591cfcd73ac7550d19f67e
+size 19239718

1027_sim_tasks/tasks/yu_parts_tasks.tar.gz

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:5b0e092f701d203f1c2f7cedbfef0b94e483aa7216d3cacaaac83b5d2ba3e583
-size 1399578
+oid sha256:a4131f11c0af340da5b00fa103cd2db470a508f74208afd8e38780c3116bbbbe
+size 4284706