LeRobot: ספריית לימוד רובוט בקוד פתוח הסבר

מה זה LeRobot?

LeRobot היא ספריית Python המתוחזקת על ידי Hugging Face המספקת תשתית מקצה לקצה למחקר לימוד רובוטים. הוא מטפל בארבעה חששות ברורים: הקלטת הדגמות רובוטים מחומרה אמיתית, אחסון וגירסאות של הדגמות אלו בפורמט מערך נתונים סטנדרטי, הדרכה מתקדמת של מדיניות למידה חיקוי וחיזוק למידה על מערכי נתונים אלה, ופריסה של מדיניות מיומנת בחזרה לחומרה אמיתית לצורך הערכה. כל אחת מהיכולות הללו היא מודולרית - אתה יכול להשתמש ב-LeRobot לאחסון נתונים בלבד, או להדרכה ופריסה מלאה.

הפרויקט חי ב-GitHub תחת ארגון huggingface ונכון לתחילת 2026 צבר עשרות אלפי כוכבים ומאות תורמים. ניתן לפרסם ולהוריד מערכי נתונים אל Hugging Face Hub, מה שנותן ל-LeRobot מאגר נתונים משותף הולך וגדל המתפקד כשוק נתונים קהילתי.

אלגוריתמים נתמכים

LeRobot נשלח עם יישומים מקוריים של שלוש מחלקות מדיניות. ACT (Action Chunking with Transformers) הוא האלגוריתם העיקרי למשימות מניפולציה עדינות: הוא משתמש בארכיטקטורת CVAE מבוססת שנאים עם הרכבה זמנית ומהווה את נקודת ההתחלה המומלצת לרוב זרימות העבודה של מניפולציות זריזות. Diffusion Policy מיישמת הן את הגרסה מבוססת CNN והן את הגרסה המבוססת על שנאים של דיפוזיה דה-נוזת לחיזוי פעולה, המצטיינת במשימות עם התפלגות פעולה רב-מודאלית. TDMPC2 (בקרת חיזוי מודל זמני) הוא אלגוריתם RL מבוסס מודל שלומד גם מודל עולמי וגם מדיניות, ומציע הדרכה יעילה לדוגמה כאשר סביבת סימולציה זמינה.

כל אלגוריתם מיושם ב- PyTorch עם תסריטי אימון סטנדרטיים, ניהול תצורת הידרה ושילוב משקלים והטיות למעקב אחר ניסויים. מעבר בין אלגוריתמים הוא שינוי קובץ תצורה בודד, מה שהופך את ההערכה ההשוואתית לפשוטה.

חומרה נתמכת

אינטגרציות חומרה מחוץ לקופסה כוללות מערכות דו-ידניות של ALOHA (זרועות ViperX), זרועות Koch, זרועות בעלות נמוכה SO-100 ו-SO-101, פלטפורמות ניידות של Lekiwi ומספר זרועות מותאמות אישית מבוססות סרוו Dynamixel. ה-OpenArm, זמין דרך SVRC's חנות, יש תמיכה מקורית של LeRobot להקלטת פעולות טלפוניות ופריסה של מדיניות. הוספת פלטפורמת חומרה חדשה דורשת יישום מחלקת ממשק רובוט עם שיטות לקריאת מצב משותף ושליחת פקודות משותפות - בדרך כלל כמה מאות שורות קוד עבור זרוע חדשה.

תמיכת המצלמה מכסה מצלמות USB באמצעות OpenCV, מצלמות עומק של Intel RealSense ומערכי מצלמות אינטרנט. מערכת ההקלטה מטפלת בסנכרון מרובה מצלמות עם חותמת זמן של תוכנה ותומכת בקצבי פריימים ורזולוציות הניתנות להגדרה לכל מצלמה.

פורמט מערך הנתונים של LeRobot

LeRobot מאחסן מערכי נתונים כקבצי HDF5 עם מבנה פרק סטנדרטי. כל פרק מכיל מערכים לתצפיות (תמונות דחוסות כזרמי וידאו, מצבים משותפים כמערכי float32), פעולות (יעדי מיקום משותפים), חותמות זמן והערות (מחרוזות שפת משימות, דגלי הצלחה). קובצי מטא נתונים מתארים את תצורת הרובוט, כיול המצלמה וסטטיסטיקות הנתונים. פורמט זה נועד לתיאור עצמי ונייד: ניתן לטעון מערך נתונים שהוקלט במכונה אחת לאימון בכל מכונה אחרת ללא שינוי.

מערכי נתונים שפורסמו ב-Hugging Face Hub כוללים כרטיס מערך נתונים עם נתונים סטטיסטיים, תיאורי משימות ודוגמאות שימוש. זה מקל על גילוי ושימוש חוזר של מערכי נתונים מהקהילה, ומפחית את עומס איסוף הנתונים עבור משימות נפוצות.

תחילת העבודה עם LeRobot

ההתקנה דורשת Python 3.10+ ו- PyTorch. הפרויקט הראשון המומלץ הוא הקלטת 50 הדגמות של משימת בחירת-ומקום פשוטה על כל חומרה נתמכת, ולאחר מכן אימון מדיניות ACT על הדגמות אלו. התיעוד של LeRobot מספק הדרכה מלאה מהגדרת החומרה ועד להערכת מדיניות. לצוותים ללא חומרה משלהם, SVRC מציעה השכרת רובוטים דרך שלנו תוכנית ליסינג במיוחד כדי לאפשר איסוף נתונים מבוסס LeRobot.

תאימות יצוא SVRC

של SVRC פלטפורמת נתונים מייצא מערכי נתונים בפורמט LeRobot HDF5 מקורי, כאשר כל שדות המטא נתונים הנדרשים מאוכלסים מהפעלת ההקלטה. מערכי נתונים שנאספו דרך המתקן או שירותי איסוף הנתונים של SVRC מגיעים מוכנים להדרכה - אין צורך בשלב המרה. SVRC מספקת גם אירוח של נתונים ב-Hugging Face Hub עבור שותפי מחקר שרוצים לשתף את הנתונים שלהם בפומבי. אם יש לך שאלות לגבי שילוב נתוני SVRC עם צינור ההדרכה של LeRobot, ה צוות הנדסה של SVRC זמין לעזור.