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DEPLOY_README.md に作成者による明確な但し書きがあります。要点：gripper_width が全ゼロのため、方策はグリッパを指令できません（データ側の制約で、チューニングでは解決しません）。PROJECT_GUIDE.md §8 参照）。| ファイル | 説明 |
|---|---|
umi_okra_fiducial_cube.ckpt | 学習済みモデル（2.6GB、学習configを内包） |
DEPLOY_README.md | デプロイ手順・既知の制約（作成者による原文） |
PROJECT_GUIDE.md | プロジェクト記録（学習条件・スケール検証の議論） |
| 項目 | 値 |
|---|---|
| action 次元 | 10（pos3 + rot6d + gripper1） |
| action horizon | 16 |
| pose_repr | obs/action ともに relative |
| obs | camera0_rgb(3×224×224), robot0_eef_pos, robot0_eef_rot_axis_angle, robot0_gripper_width, robot0_eef_rot_axis_angle_wrt_start |
| ベース実装 | TrainDiffusionUnetImageWorkspace（UMI公式） |
| 学習データ | 46エピソード（fiducial cube トラッキング軌道） |
9次元モデルとの差分: 同プロジェクトの umi-okra-diffusion は action が9次元（グリッパ列なし）ですが、本モデルは10次元でグリッパ列を持ちます。グリッパを別プログラムで扱う構成では、先頭9次元のみを使えばそのまま利用できます。
diffusion_policy パッケージで読み込みます。1import torch, dill
2payload = torch.load("umi_okra_fiducial_cube.ckpt", map_location="cpu", pickle_module=dill)
3cfg = payload["cfg"]IK_dex1_umi ブランチ）の oda/umi_diffusion/ を参照してください。