SO-101-Setup-Anleitung

Der SO-101 ist ein vollständig Open-Source-Arm. Alle Teile sind entweder 3D-gedruckt oder als Standardhardware erhältlich, die in der LeRobot-Stückliste auf HuggingFace aufgeführt ist.

Teile, die Sie brauchen

• 6× Feetech STS3215 Servomotoren
• 3D-gedruckte Strukturteile (STL-Dateien im SO-101 GitHub-Repo)
• USB-zu-Seriell-Adapterkabel (CH340- oder CP2102-Chip)
• 12-V-Stromversorgung (mindestens 3 A)
• Servokabel und Anschlusshardware (pro Stückliste)

Checkliste für den Zusammenbau

• Drucken Sie alle Strukturkomponenten (Basis, Verbindungen, Endeffektor)
• Installieren Sie STS3215-Servos in ihren jeweiligen Verbindungsgehäusen
• Führen Sie die Servokabel durch die gedruckten Kabelkanäle
• Verketten Sie die Servos in der richtigen Reihenfolge (IDs 1–6 von der Basis bis zur Spitze).
• Befestigen Sie die Basis vor dem Einschalten auf einer stabilen Oberfläche
• Lesen Sie die Sicherheitsseite bevor Sie Strom anlegen

Alle Strukturkomponenten des SO-101 sind mit Standard-Desktopdruckern FDM-druckbar. STL-Dateien sind für jeden Arm in Einzeldateiausdrucken organisiert, was das Schneiden vereinfacht.

Empfohlene Slicer-Einstellungen

STL-Dateien – welche gedruckt werden sollen

Für gängige Bettgrößen sind vorgefertigte Einzeldateidrucke verfügbar:

• 220×220 mm Bett (Ender 3):
  • Anhängerin: STL/SO101/Follower/Ender_Follower_SO101.stl
  • Führerin: STL/SO101/Leader/Ender_Leader_SO101.stl
• 205×250 mm Bett (Prusa / UP):
  • Anhängerin: STL/SO101/Follower/Prusa_Follower_SO101.stl
  • Führerin: STL/SO101/Leader/Prusa_Leader_SO101.stl

Der SO-101 wird nativ von HuggingFace LeRobot unterstützt. Es ist kein zusätzliches Plugin erforderlich – installieren Sie einfach LeRobot.

Installieren Sie LeRobot

# Using pip
pip install lerobot

# Or with uv (recommended)
uv pip install lerobot

Berechtigungen für die serielle Linux-Schnittstelle

Unter Linux, serielle Ports unter /dev/ttyACM* erfordern, dass sich der Benutzer im befindet dialout Gruppe. Führen Sie dies einmal aus und melden Sie sich ab und wieder an:

sudo usermod -aG dialout $USER
# Then log out and back in, or run:
newgrp dialout

Voraussetzungen

• Python 3.10+
• Linux (Ubuntu 22.04 empfohlen) oder macOS
• USB-zu-seriell-Treiber installiert (CH340-Treiber unter macOS; normalerweise unter Linux vorinstalliert)

Suchen Sie den richtigen seriellen USB-Anschluss für den Arm und führen Sie dann das LeRobot-Kalibrierungsskript aus, um die Servo-Nullpositionen festzulegen.

Suchen Sie den seriellen Port

python lerobot/scripts/find_motors_bus_port.py

Stecken Sie das USB-Kabel ein und aus, wenn Sie dazu aufgefordert werden. Das Skript identifiziert, mit welchem ​​Port der Arm verbunden ist. Typische Werte:

# Linux:  /dev/ttyACM0  (or ttyUSB0 for CH340 adapters)
# macOS:  /dev/tty.usbmodem*  or  /dev/tty.usbserial-*

Führen Sie die Kalibrierung durch

Bewegen Sie den Arm über seinen gesamten Bewegungsbereich, wenn Sie dazu aufgefordert werden:

python lerobot/scripts/calibrate.py \
  --robot.type=so101 \
  --robot.port=/dev/ttyACM0

Führen Sie das Teleoperate-Skript im Einzelarmmodus aus, um zu überprüfen, ob alle Gelenke richtig reagieren, bevor Sie einen Führungsarm anschließen.

python lerobot/scripts/teleoperate.py \
  --robot.type=so101 \
  --robot.port=/dev/ttyACM0

Was zu überprüfen ist

• Alle 6 Gelenke reagieren ohne Sprünge auf Befehle
• Keine Servo-Stall- oder Überlastwarnungen im Terminal
• Der Greifer öffnet und schließt über den gesamten Bereich
• Kein Hängenbleiben des Kabels an jeder Gelenkposition

Der SO-101 funktioniert als eigenständiger Arm oder als Folgearm mit Führungsarm für Teleoperationen. Die Verwendung eines zweiten Arms als Führungskraft führt zu qualitativ hochwertigeren Demonstrationen für das Nachahmungslernen.

Standalone-Modus (Tastatur / Programmgesteuert)

python lerobot/scripts/teleoperate.py \
  --robot.type=so101 \
  --robot.port=/dev/ttyACM0

Mit einem Mäklerarm (z. B. DK1-Mäkler)

python lerobot/scripts/teleoperate.py \
  --robot.type=so101 \
  --robot.port=/dev/ttyACM0 \
  --teleop.type=so101 \
  --teleop.port=/dev/ttyACM1

Zeichnen Sie Demonstrationen mit auf record.py. Die Daten werden im LeRobot-Format gespeichert und können zum Training direkt an HuggingFace Hub übertragen werden.

Grundlegende Aufnahme

python lerobot/scripts/record.py \
  --robot.type=so101 \
  --robot.port=/dev/ttyACM0 \
  --dataset.repo_id=your-org/so101-dataset \
  --dataset.task="pick cube"

Mit einer USB-Kamera

python lerobot/scripts/record.py \
  --robot.type=so101 \
  --robot.port=/dev/ttyACM0 \
  --robot.cameras.top.type=opencv \
  --robot.cameras.top.index=0 \
  --dataset.repo_id=your-org/so101-dataset \
  --dataset.task="pick cube"

Best Practices aufzeichnen

• Zeichnen Sie vor dem Training mindestens 50 Demonstrationen pro Aufgabe auf
• Variieren Sie Objektpositionen und -ausrichtungen über Episoden hinweg
• Beschreibend verwenden --dataset.task Namen zur späteren Filterung
• OAK-D- oder Intel RealSense-Kameras eignen sich gut für die Tiefendatenerfassung
• Überprüfen Sie nach jeder Sitzung die Datensatz-Uploads auf HuggingFace Hub