修正了上次问题——可视化PHC在训练中模拟高质量动作捕捉（MoCap）数据——AMASS火车肚皮舞

[sda-57]

修改概述:

本次 PR 新增对 AMASS 数据集火车肚皮舞序列的训练可视化支持，基于 PHC（Perpetual Humanoid Control）现有框架，实现高质量动作捕捉（MoCap）数据在训练过程中的实时可视化展示。可通过配置指定肚皮舞动作文件，在训练和评估阶段直观观察模拟人形 avatar 对复杂舞蹈动作的模仿效果，包括肢体协调、姿态还原度及失败状态恢复过程。

修改的详细描述

1. 在 sample_data/ 目录新增火车肚皮舞动作文件 amass_train_bellydance.pkl（已通过 convert_amass_data.py 完成格式转换，适配 PHC 坐标系统（z 轴负方向为重力方向））
   新增专用训练配置 env_im_bellydance_pnn.yaml，优化动作模仿参数：
   调整 env.motion_file 指向肚皮舞动作数据
   适配舞蹈动作特点，设置 env.obs_v=7、env.z_activation=relu 等参数
   启用手部关节跟踪（robot.freeze_hand=False），支持舞蹈中手部精细动作模拟

经过了什么样的测试?

1. 操作系统
2. Python版本等

运行效果

动图、视频

QQ20251225-102926.mp4

、截图等