openpi（π₀ / π₀.₅ / π₀-FAST 机器人策略模型）在 ALOHA 真机平台上的完整示例工程，覆盖“训练数据准备 → 真机推理部署 → 数据采集辅助”三个环节。
它把ALOHA 双臂机器人真机接入 openpi 的远程 WebSocket 策略服务，实现“观测采集 → 网络推理 → 动作执行”的闭环，并提供数据格式转换与底层硬件工具。
1.main.py—— 真机推理入口
整个文件的最终目的：让真机跑起来。
WebsocketClientPolicy (远程调用策略服务器) ↓ 包装 ActionChunkBroker (一次推理、H 步复用，H=25) ↓ 包装 PolicyAgent (适配 runtime 的 Agent 接口) ↓ 注入 Runtime(environment=真机, max_hz=50, num_episodes, max_episode_steps)关键设计：
- 从服务端元数据取
reset_pose，保证每个 episode 的初始位姿与策略训练时一致； max_episode_steps是安全兜底，因为真机没有自动终止信号；- 动作块
