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LeRobot: Open-Source-Roboter-Lernen von Null bis zur Bereitstellung

Der komplette LeRobot-Lernweg. In ca. 10 Stunden geht es von der Installation von HuggingFace LeRobot über das Training und die Bereitstellung Ihrer ersten Pick-and-Place-Politik.

Ein strukturierter, sequentieller Weg durch HuggingFace LeRobot-Framework. Installieren, aufzeichnen Demonstrationen, trainieren eine ACT-Politik und setzen sie auf jedem unterstützten Roboter oder ganz in Simulation.

Gesamtzeit ~ 10 Stunden

Schwierigkeiten mittelschnitt

Hardware Alle unterstützten Roboter oder MuJoCo-Simulationen

Voraussetzungen Python-Grundlagen, Linux-Terminal-Grundlagen

Simulationsoption Ja Vollstraße in MuJoCo abschließbar

Sie werden eine ausgebildete ACT-Pick-and-Place-Politik erstellen, die auf Ihrem Roboter laufen kann

Vor Beginn dieser Arbeit prüfen Sie diese Voraussetzungen

  • Komfortabel mit einem Linux-Terminal (Cd, ls, Pip Installation)
  • Python 3.10 oder höher installiert
  • Ein unterstützter Roboter (SO-100, Koch v1.1, OpenArm, DK1, HopeJR, Reachy2) oder eine Simulationsumgebung
  • Ein kostenloses HuggingFace-Konto (für Datensätze und Modell-Hosting)
  • Etwa 10 Stunden Gesamtzeit in mehreren Sitzungen

Sie sind nicht sicher, ob Sie sich qualifizieren? Beginnen Sie mit Unit 0 es ist speziell darauf ausgelegt, diese Frage zu beantworten.

Ihr Weg in einem Blick

Beenden Sie die Einheiten in der Reihenfolge. Jede Einheit endet mit einer Abschlussprüfung Bewegen Sie sich nicht weiter, bis Sie sie bestanden haben.

  • Ich weiß .

0

Vor Beginn: LeRobot-Einstellung erforderlich

Was ist LeRobot, unterstützte Hardware, Softwareanforderungen, Zeitschätzungen und wo Hilfe zu finden ist.

~ 20 Minuten · Keine Code

](T1)

1

Installation und Überprüfung von LeRobot erforderlich

Pip vs. Source Installation, Hardware-Konfiguration und Ausführung einer vorgeübten ACT-Politik in der MuJoCo-Simulation, um Ihre Umgebung zu überprüfen.

~ Eine Stunde

](T2) [

2 .

Verständnis des erforderlichen Format des LeRobot-Datensatzes

Struktur des Datensatzes, Episode-Schema, Laden und Visualisierung bestehender Datensätze aus HuggingFace Hub. Verstehen Sie, was eingeht, bevor Sie Ihre eigenen aufnehmen.

~ 1,5 Stunden

](T3) [

3

Erfassen Sie Ihre eigenen Demonstrationen

Verbinden Sie Ihren Roboter oder die Simulation, nehmen Sie Demonstrationen mit dem LeRobot-Record-Befehl auf und schieben Sie Ihren Datensatz in HuggingFace Hub.

  • 2 Stunden

](T4)

4

Eine erforderliche Politik ausbilden

Wählen Sie zwischen ACT, Diffusion Policy und SmolVLA.

~ 3 Stunden

](T5) [

5

Beurteilen Sie Ihre erforderlichen Richtlinien

Beurteilen Sie in Simulationen oder auf Ihrem echten Roboter, messen Sie die Erfolgsrate und diagnostizieren Sie den besten Fehlermodus, bevor Sie wiederholen.

~ Eine Stunde

](T6) [

6

Verbesserungen und Teilnahme erforderlich

Führen Sie das Datenrollen aus, mischen Sie Datensätze, teilen Sie Ihr Modell und Datensatz auf HuggingFace Hub und planen Sie Ihre nächsten Schritte mit Pi0Fast und SmolVLA.

~ 1,5 Stunden

](T7)

Zeitverteilung

Unit Topic Time
Unit 0 Orientation ~20 min
Unit 1 Install & Verify ~1 h
Unit 2 Dataset Format ~1.5 h
Unit 3 Record Demos ~2 h
Unit 4 Train Policy ~3 h
Unit 5 Evaluate ~1 h
Unit 6 Improve & Share ~1.5 h
Total ~10 h 20 min

Start-Einheit 0 Orientierung →

Es dauert etwa 20 Minuten, ohne dass man sich sicherstellt, dass man alles bereit hat, bevor der Weg beginnt.