模擬環境與 SDG 生成
實體錄製的主要成本為人力：單次示範約需數十秒，而達成穩定訓練結果所需的集數可達數十次，其間尚須進行工件復位與問題集數的重錄。
模擬環境針對此一成本結構提供替代方案：操作者完成一次示範後，平台自動生成整批帶有變化的訓練資料。
定位說明 模擬環境並非實體錄製的替代方案。兩條路線產出的資料集格式相同，最終匯入同一條訓練主線，實務上多數導入案例會同時採用。
一、硬體需求
| 硬體 | 是否需要 |
|---|---|
| 相機 | 不需要，影像由模擬環境算繪 |
| Leader Arm（操作端） | 需要 |
| Follower Arm（執行端） | 不需要，該端為虛擬 |
模擬環境所省去者為 Follower Arm 與實體相機。示範動作仍須由操作者帶動實體 Leader Arm 完成，模擬環境將執行端與影像來源一併置換為虛擬。
模擬資料中的影像全數由模擬環境算繪，為固定的兩路配置——Wrist Camera（手腕）與 Top Camera（俯瞰），與實體錄製的建議配置一致。此部分已預先設定，無須自行擺位或命名；實體相機是否接上，均不影響模擬資料的內容，模擬頁的硬體就緒檢查亦不檢查相機。
首次使用前須先建置環境 模擬環境不隨安裝流程佈署，首次使用前須取得原始碼並建置容器映像檔，步驟詳見選配：模擬環境建置。
二、虛實對齊：輔助計算偏移量
進入模擬環境後的第一項作業，為使虛擬 Follower 對齊實體 Leader。
必要性
操作者所帶動者為實體 Leader Arm，畫面中同步動作者為虛擬手臂。兩者的物理基礎不同：實體手臂具有組裝公差與安裝基準的差異，虛擬手臂則為依模型檔建構的理想幾何。因此即使兩者均處於正確狀態，同一姿勢所對應的關節角度讀值仍不會完全相同，此一差值即為偏移量。
與手臂校準的區別 手臂校準的目的為使實體手臂的讀值對應物理現實，屬硬體設定的基礎作業；輔助計算偏移量的目的則為使虛擬 Follower 對齊實體 Leader，僅在使用模擬環境時適用。
操作步驟
功能位於模擬環境設定的「輔助計算偏移量」分頁，流程為準備姿勢、計算差值、確認差值三個步驟。
步驟一：準備零點位置。 將 Leader 手臂移動至零點位置，並於後續 10 秒內保持靜止。畫面提示為「確認雙臂到位並靜止後，按『下一步』或靜止 3 秒後開始計算」。
步驟二：計算差值。 系統於 10 秒內持續讀取兩臂的關節角度差值，取平均值作為偏移量，畫面即時顯示已取樣筆數與剩餘秒數。由於採計平均值，取樣期間手臂須保持靜止；若手仍扶持手臂或手臂因重力下沉，讀值將持續飄移，所得平均值不對應任何實際姿勢。
步驟三：確認差值。 畫面列出 joint1 至 joint5 五個關節的計算結果，各列包含「計算值（平均）」與「微調後差值」兩欄，後者為可編輯欄位並預先填入計算值。確認後點選「將此差值寫入設定檔」。若需重新計算可點選「重新錄製」；「還原」則將手動微調的部分退回計算值。
一般情況下無須修改「微調後差值」，直接沿用計算值即可。該欄位開放編輯是為了處理目視驗收時仍存在殘餘偏差的情況，屬例外處理而非常規步驟。
驗收方式
寫入設定檔後，帶動實體 Leader 並觀察畫面中的虛擬手臂，兩者的姿勢應呈現一致。若虛擬手臂持續偏離一固定角度，代表本步驟未正確完成，須重新執行。此一目視確認決定了後續所有模擬資料的正確性。
三、模擬環境設定
環境設定的分頁除偏移量計算外，尚包含以下四項：
| 分頁 | 設定內容 |
|---|---|
| 方塊 | 目標物件的位置隨機範圍（x／y／z／z 旋轉） |
| 盒子 | 容器的位置與姿態隨機範圍（x／y／z／三軸旋轉） |
| 俯視攝影機 | 相機的位置與旋轉，以及各軸的隨機範圍 |
| 機械手臂 | 各關節的偏移量，欄位依機型而異 |
隨機範圍
隨機範圍為 SDG 的核心設定，亦為最易設定失當的項目。
其作用為：每次生成資料時，平台於指定範圍內隨機選取物件的擺放位置。若範圍設定為 ±5 公分，則生成的一百集資料將涵蓋物件散佈於 10 公分見方區域內的一百種情況。
| 設定 | 結果 |
|---|---|
| 範圍過窄（趨近於零） | 生成的各集近乎相同，等同於單集的重複複製，實質涵蓋的情況僅有一種 |
| 範圍適當 | 涵蓋實際運作時的變化程度，模型得以學習依物件位置調整動作 |
| 範圍過寬 | 物件被置於手臂無法到達或相機無法涵蓋的位置，產生大量失敗樣本，成功率將明顯下降 |
設定原則為以實際上線時的變化程度為準，可略為寬鬆，但不得超出手臂的工作範圍。建議的作法為量測工件於實際運作中可能的最大偏移距離，並以該距離作為設定依據。
俯視攝影機的隨機範圍
相機分頁除位置與旋轉外，亦提供隨機範圍設定。此項設定的目的與物件不同：其作用為使模型在相機角度存在小幅差異時仍能辨識物件。對於後續需部署至多台主機的情境，此項設定具有實質價值，因各工站的相機安裝位置不可能完全一致。
惟此項設定應較物件保守。相機隨機範圍過大將產生物件不在畫面內的無效資料。
四、虛擬錄製
環境設定完成後，錄製的操作方式與實體錄製相近，控制列同樣提供開始、重試、下一回合與完成。示範品質判準於此完全適用。
差異在於錄製完成後的處理。實體錄製於點選「完成」後即寫入資料集，模擬錄製則提供四個選項：
| 選項 | 用途 |
|---|---|
| 播放錄製畫面 | 重播本次示範以確認品質 |
| Mimic 模擬生成 | 進入生成階段，以本次示範產生整批資料 |
| 匯出資料集 | 僅將本次示範匯出為資料集，不執行生成 |
| 重新錄製 | 重新進行示範 |
生成前應先播放確認 兩條路線的成本結構不同。實體錄製中，單集品質不佳的影響範圍為該集；模擬生成中，該次示範為後續整批資料的母版，示範中的猶豫、修正與路徑偏差將被完整複製至每一集生成結果。
因此，進入生成階段前應先播放確認示範品質。
若前次工作階段未完成即離開，下次進入模擬環境時平台將提示「找到上次的工作階段」並標示該次錄製的名稱，詢問是否從中斷處繼續：
此處提供的選項與錄製完成後相同——播放錄製畫面、Mimic 模擬生成、匯出資料集——另加上「重新開始」。因此中斷後無須重錄示範，可直接由生成階段接續；惟選擇「重新開始」將捨棄前次示範。
五、訓練資料生成
選擇「Mimic 模擬生成」後進入「訓練資料生成」設定畫面，需設定兩項參數：
產生資料集數量（範圍 1～500）：預計生成的訓練資料集數，直接決定訓練資料量。
同步訓練設備數量（範圍 1～16）：同時執行的模擬實例數量。此參數不影響資料內容，僅影響生成速度。設定值應依主機的運算資源決定；若超出主機負荷，各實例將互相競爭資源，總時間反而增加。建議由中間值起始，觀察生成速度後再行調整。
生成過程的監控指標
啟動後，畫面上方顯示進度列，包含四項指標：
| 指標 | 意義 |
|---|---|
| 成功 | 已成功生成的集數與目標集數 |
| 成功率 | 成功數佔已嘗試模擬次數的百分比 |
| 模擬 | 累計嘗試的模擬次數 |
| PROGRESS | 完成度百分比 |
其中成功率為主要的判讀依據。平台於每次模擬後檢查該次動作是否確實完成任務，未完成者不納入資料集。因此成功率偏低並非執行錯誤，而是反映環境設定的合理性：
| 成功率表現 | 可能成因 | 處理方式 |
|---|---|---|
| 明顯偏低 | 隨機範圍設定過寬，部分物件位置超出手臂可達範圍 | 縮小方塊與盒子的隨機範圍 |
| 幾乎為零 | 虛實對齊未正確完成，或示範本身未完成任務 | 重新執行偏移量計算，並重播示範確認 |
| 接近滿分但生成緩慢 | 範圍可能設定過窄 | 可考慮放寬以取得更多變化 |
上圖即為第一種情況：已嘗試 250 次模擬僅成功 15 集，成功率 6%。此時應中止並檢討隨機範圍，而非任其跑完——生成一集成功資料需嘗試十餘次，整批的時間成本將數倍於設定合理時。
觀察到成功率異常時，建議點選「終止流程」並修正設定後重新執行，而非等待該批次完成。
生成流程的四個階段
畫面右側的 Pipeline 以縱向流程顯示目前執行的階段，已完成者標示綠色勾選，進行中者以高亮標示（上圖為第三階段「產生訓練資料集」）：
Joint → IK 格式轉換 → 產生 Mimic 標注資料集 → 產生訓練資料集 → IK → Joint 格式轉換
使用者無須理解各階段的技術細節，惟知悉流程由四個階段構成有助於判讀進度：進度條於階段切換時將呈現短暫停滯，此為正常現象。
六、匯出與併入訓練主線
生成完成後，平台提供三個選項：播放訓練資料、匯出資料集與重新產生訓練資料。建議先抽查數集生成結果再行匯出。
匯出時平台將執行 HDF5 → LeRobot 格式轉換。轉換完成後，該批資料與實體錄製的產出格式完全相同，可於訓練頁直接選用，亦可於資料工具中與實體資料集合併為單一資料集。
七、Sim-to-Real 落差
模擬環境無法完整複製真實世界的物理條件，此一落差稱為 Sim-to-Real Gap，為模擬資料的本質限制。
模擬環境通常無法還原的項目包括：真實的光影變化與反光、物件表面的摩擦與滑動特性、夾爪抓取時的微小形變，以及實體手臂的機械間隙與抖動。因此純以模擬資料訓練所得的模型，於真實環境中的表現通常會有所折損。
實務上的兩種補償作法：
其一，採用混合資料集。 以模擬資料構成資料量的主體，並合併數集實體示範，使模型涵蓋真實環境的特徵。此為成本最低且效果最直接的作法。
其二，將變化條件納入隨機範圍。 光線、相機角度與物件位置的隨機化，其目的即在於降低模型對單一條件的依賴。
無論採用何種作法，上線前均須於實體硬體上完成一次推論驗證。
下一步: 資料集管理.