问题描述：

More Manipulation Trajectories The format expected for WBC training is a pickled list of dictionaries. Each dictionary contains the pose information for one episode, and must include a (T, 3) numpy array under the key ee_pos and a (T, 3) numpy array under the key ee_axis_angle, representing the end effector's position and orientation as axis angles, respectively. The codebase assumes that these sequences are sampled at 200Hz. 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。

问题解答：

整段翻译

更多的操作轨迹（More Manipulation Trajectories）
WBC（全身控制）训练所需的数据格式为一个经过 pickle 序列化的字典列表（pickled list of dictionaries）。
每个字典表示一个训练回合（episode）的位姿（pose）信息，并且必须包含以下两项数据：

• 一个形状为 (T, 3) 的 numpy 数组，存储在键 ee_pos 下，表示末端执行器（end effector，简称 EE）的位置信息；
• 一个形状为 (T, 3) 的 numpy 数组，存储在键 ee_axis_angle 下，表示末端执行器的朝向信息（采用轴角表示法，axis angles）。
  代码库假设这些序列是以 200Hz 采样的。

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逐句解释翻译后的中文

1. “WBC（全身控制）训练所需的数据格式为一个经过 pickle 序列化的字典列表。”

   • 解释：WBC（Whole-Body Control，全身控制）是一种控制方法，通常用于机器人控制。这里提到的数据格式是指训练时的数据应以 Python 的 pickle 模块进行序列化，并且该数据结构是一个“字典列表”（list of dictionaries）。
2. “字典列表”指的是列表中的每个元素都是一个字典，类似于这样：

   [
       {"ee_pos": ..., "ee_axis_angle": ...},
       {"ee_pos": ..., "ee_axis_angle": ...}
   ]
   

3. “每个字典表示一个训练回合（episode）的位姿（pose）信息，并且必须包含以下两项数据”

   • 解释：“回合”（episode）指的是机器人在某个特定时间段内的一系列动作。每个回合的数据都需要存储为一个独立的字典。

4. “一个形状为 (T, 3) 的 numpy 数组，存储在键 ee_pos 下，表示末端执行器（end effector，简称 EE）的位置信息”

   • 解释：
     • T 代表时间步数（time steps），表示该回合中的数据点数。
     • 每个时间步下，(3,) 表示 3 个坐标值，分别是 x、y、z 三个维度的位置信息。
     • 末端执行器（End Effector，EE）通常指机械臂、机器人的手、工具等，负责实际执行操作的部分。

5. “一个形状为 (T, 3) 的 numpy 数组，存储在键 ee_axis_angle 下，表示末端执行器的朝向信息（采用轴角表示法，axis angles）。”

   • 解释：
     • T 依然是时间步数；
     • (3,) 表示 3 个数值，分别对应旋转轴的 x、y、z 分量，以及旋转角度。
     • 轴角表示法是一种紧凑的旋转表示方法，使用一个向量来描述旋转轴，并用向量的长度表示旋转角度。

6. “代码库假设这些序列是以 200Hz 采样的。”

   • 解释：200Hz 表示每秒 200 个数据点（即每 5ms 记录一次），这种高频数据采样有助于捕获快速运动中的细节。

通俗解释

这个部分描述了如何准备用于机器人训练的数据。简单来说，你需要：

• 创建一个 Python 列表，每个元素是一个字典。
• 每个字典记录了机器人在某一段时间内的运动轨迹。
• 其中 ee_pos 表示 EE 的位置，每个时间点用 [x, y, z] 坐标来表示。
• ee_axis_angle 表示 EE 的朝向，每个时间点用轴角法（一个带方向的旋转向量）表示。
• 数据需要以 200Hz（每秒 200 个点）来记录，以确保运动轨迹足够精确。

类比场景：

• ee_pos 类似于在 GPS 上记录汽车每一秒的位置点；
• ee_axis_angle 则类似于记录汽车在每个位置时的朝向。