问题描述：

If you're collecting more trajectories using UMI, the you can use scripts/preprocess_umi_trajs.py, which will automatically preprocess the trajectories for you from the dataset_plan.pkl pickle file (present in every UMI dataset preprocessing result). 翻译上面的英文，先整段翻译，然后逐句解释翻译之后得到的整段中文。然后再给出通俗解释。逐句不是逐句翻译英文，而是逐句解释翻译之后的中文。

整段翻译

如果您正在使用 UMI 收集更多的轨迹数据，您可以使用 scripts/preprocess_umi_trajs.py 脚本，该脚本会自动从 dataset_plan.pkl pickle 文件中为您预处理轨迹数据（该文件存在于每个 UMI 数据集的预处理结果中）。

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逐句解释翻译后的中文

1. “如果您正在使用 UMI 收集更多的轨迹数据...”

   • 解释：UMI 可能是一个具体的系统、工具或实验框架，用于收集机器人运动轨迹数据。这里假设用户在使用该工具来采集额外的数据。

2. “您可以使用 scripts/preprocess_umi_trajs.py 脚本...”

   • 解释：scripts/preprocess_umi_trajs.py 是一个 Python 脚本，作用是对 UMI 收集到的数据进行预处理。这个脚本自动化了数据清洗、格式转换等流程，减少了手动操作的复杂度。

3. “该脚本会自动从 dataset_plan.pkl pickle 文件中为您预处理轨迹数据...”

   • 解释：
     • dataset_plan.pkl 是一个经过 pickle 序列化的数据文件。
     • .pkl 格式是 Python 中常用于保存和加载数据的文件格式。
     • 该脚本会读取 dataset_plan.pkl 中的数据，并自动完成预处理。

4. “（该文件存在于每个 UMI 数据集的预处理结果中）。”

   • 解释：每个 UMI 数据集在预处理完成后，都会生成一个名为 dataset_plan.pkl 的文件。该文件包含了轨迹数据的相关信息，便于后续使用。

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通俗解释

假设你在使用 UMI 系统来收集机器人运动轨迹的数据。收集完成后，UMI 会生成一个 dataset_plan.pkl 文件，其中存储了原始的轨迹数据。

要进一步处理这些数据，你只需运行 scripts/preprocess_umi_trajs.py 这个 Python 脚本。它会自动从 dataset_plan.pkl 文件中提取并处理数据，省去了你手动编写代码的麻烦。

打个比方：

• dataset_plan.pkl 相当于一份原始食材清单；
• scripts/preprocess_umi_trajs.py 就像一位厨房助手，能够自动把这些食材洗净、切好，直接帮你做好烹饪准备。

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dataset_plan.pkl是被预处理的文件吗？

dataset_plan.pkl 不是预处理后的文件，而是原始数据文件，等待被进一步预处理。

在之前的描述中，dataset_plan.pkl 文件是每个 UMI 数据集的预处理起点，里面存储的是收集到的原始轨迹数据。scripts/preprocess_umi_trajs.py 脚本的作用是从该文件中提取、转换并格式化数据，使其更适合后续训练或分析。

通俗理解

• dataset_plan.pkl → 原材料（未加工的食材）
• scripts/preprocess_umi_trajs.py → 厨房助手（负责清洗、切割、分类）
• 预处理后的数据 → 处理好的食材（准备好直接下锅烹饪）

在机器学习或强化学习中，原始数据往往需要经过清洗、格式转换、归一化等步骤，才能作为模型的输入。dataset_plan.pkl 正是这些步骤的输入，而不是输出。