Lernpfad · Mittelstufe · Jeder unterstützte Roboter

LeRobot: Open-Source-Roboterlernen von Null bis zur Bereitstellung

Ein strukturierter, sequenzieller Weg durch das LeRobot-Framework von HuggingFace. Installieren Sie, zeichnen Sie Demonstrationen auf, trainieren Sie eine ACT-Richtlinie und stellen Sie sie bereit – auf jedem unterstützten Roboter oder vollständig in einer Simulation.

Gesamtzeit ~10 Stunden
Schwierigkeit Dazwischenliegend
Hardware Alle unterstützten Roboter oder MuJoCo-Simulationen
Voraussetzungen Python-Grundlagen, Linux-Terminal-Grundlagen
Simulationsoption Ja – vollständiger Pfad in MuJoCo vervollständigbar
Du wirst bauen Eine geschulte ACT-Pick-and-Place-Richtlinie, die auf Ihrem Roboter ausgeführt werden kann

Bevor Sie beginnen – überprüfen Sie diese Voraussetzungen

  • Komfortabel mit einem Linux-Terminal (cd, ls, pip install)
  • 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 Datensatz- und Modell-Hosting)
  • Etwa 10 Stunden Gesamtzeit über mehrere Sitzungen hinweg

Sie sind sich nicht sicher, ob Sie qualifiziert sind? Beginnen Sie mit Einheit 0 – Es ist speziell darauf ausgelegt, diese Frage zu beantworten.

Ihr Weg auf einen Blick

Vervollständigen Sie die Einheiten der Reihe nach. Jede Einheit endet mit einer Abschlussprüfung – fahren Sie erst fort, wenn Sie sie bestanden haben.

0

Bevor Sie beginnen: LeRobot-Setup Erforderlich

Was LeRobot ist, unterstützte Hardware, Softwareanforderungen, Zeitschätzungen und wo Sie Hilfe erhalten. Kein Code – reine Orientierung.

~20 Min. · Kein Code
1

Installieren und überprüfen Sie LeRobot Erforderlich

Pip vs. Quellinstallation, Einrichtung der Hardwarekonfiguration und Ausführen einer vorab trainierten ACT-Richtlinie in der MuJoCo-Simulation, um Ihre Umgebung zu überprüfen.

~1 Stunde
2

Verstehen Sie das LeRobot-Datensatzformat Erforderlich

Datensatzstruktur, Episodenschema, Laden und Visualisieren vorhandener Datensätze aus HuggingFace Hub. Verstehen Sie, was drin ist, bevor Sie Ihre eigenen aufzeichnen.

~1,5 Stunden
3

Zeichnen Sie Ihre eigenen Demonstrationen auf Erforderlich

Verbinden Sie Ihren Roboter oder Ihre Simulation, zeichnen Sie Demonstrationen mit dem LeRobot-Aufzeichnungsbefehl auf und übertragen Sie Ihren Datensatz an HuggingFace Hub.

~2 Stunden
4

Trainieren Sie eine Richtlinie Erforderlich

Wählen Sie zwischen ACT, Diffusion Policy und SmolVLA. Trainieren Sie ACT anhand Ihres Datensatzes, lesen Sie Trainingsprotokolle und speichern Sie einen Prüfpunkt zur Auswertung.

~3 Stunden
5

Bewerten Sie Ihre Police Erforderlich

Führen Sie die Auswertung in einer Simulation oder an Ihrem realen Roboter durch, messen Sie die Erfolgsquote und diagnostizieren Sie vor der Iteration den häufigsten Fehlermodus.

~1 Stunde
6

Verbessern und teilen Erforderlich

Lassen Sie das Datenschwungrad laufen, mischen Sie Datensätze, teilen Sie Ihr Modell und Ihren Datensatz auf HuggingFace Hub und planen Sie Ihre nächsten Schritte mit Pi0Fast und SmolVLA.

~1,5 Stunden

Zeitaufschlüsselung

Einheit Thema Zeit
Einheit 0Orientierung~20 Min
Einheit 1Installieren und überprüfen~1 Std
Einheit 2Datensatzformat~1,5 Std
Einheit 3Nehmen Sie Demos auf~2 Std
Einheit 4Zugpolitik~3 Std
Einheit 5Auswerten~1 Std
Einheit 6Verbessern und teilen~1,5 Std
Gesamt ~10 Std. 20 Min
Starteinheit 0 – Orientierung →

Dauert etwa 20 Minuten. Kein technischer Inhalt – stellt sicher, dass Sie alles bereit haben, bevor der Weg beginnt.