SO-101 セットアップガイド

SO-101 は完全にオープンソースのアームです。 すべての部品は 3D プリントされるか、HuggingFace の LeRobot BOM にリストされている既製のハードウェアとして入手できます。

必要な部品

• Feetech STS3215 サーボモーター x 6
• 3D プリントされた構造部品 (SO-101 GitHub リポジトリ内の STL ファイル)
• USB-シリアル アダプタ ケーブル (CH340 または CP2102 チップ)
• 12V電源（最小3A）
• サーボ ケーブルとコネクタ ハードウェア (BOM ごと)

組み立てチェックリスト

• すべての構造コンポーネント (ベース、リンク、エンドエフェクター) を印刷します。
• STS3215 サーボをそれぞれのリンク ハウジングに取り付けます
• 印刷されたケーブルチャネルを通してサーボケーブルを配線します。
• 正しい順序でデイジーチェーン サーボを接続します (ベースから先端まで ID 1 ～ 6)
• 電源を入れる前にベースを安定した面に固定してください
• 読んでください 安全ページ 電源を入れる前に

SO-101 のすべての構造コンポーネントは、標準のデスクトップ プリンタを使用して FDM 印刷可能です。 STL ファイルはアームごとに単一ファイルのプリントに編成されているため、スライスが簡単になります。

推奨されるスライサー設定

STL ファイル — 印刷するファイル

事前に手配された単一ファイルのプリントは、一般的なベッド サイズで利用できます。

• 220×220 mm ベッド (エンダー 3):
  • フォロワー: STL/SO101/Follower/Ender_Follower_SO101.stl
  • リーダー： STL/SO101/Leader/Ender_Leader_SO101.stl
• 205×250 mm ベッド (Prusa / UP):
  • フォロワー: STL/SO101/Follower/Prusa_Follower_SO101.stl
  • リーダー： STL/SO101/Leader/Prusa_Leader_SO101.stl

SO-101 は、HuggingFace LeRobot によってネイティブにサポートされています。 追加のプラグインは必要ありません。LeRobot をインストールするだけです。

LeRobot をインストールする

# Using pip
pip install lerobot

# Or with uv (recommended)
uv pip install lerobot

Linux シリアル ポートのアクセス許可

Linux では、シリアル ポートは次のとおりです。 /dev/ttyACM* ユーザーが dialout グループ。 これを一度実行し、ログアウトして再度ログインします。

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

前提条件

• Python 3.10+
• Linux (Ubuntu 22.04 を推奨) または macOS
• USB-シリアルドライバーがインストールされています（macOS では CH340 ドライバー、通常 Linux ではプリインストールされています）

アームに適した USB シリアル ポートを見つけて、LeRobot キャリブレーション スクリプトを実行してサーボのゼロ位置を設定します。

シリアルポートを見つける

python lerobot/scripts/find_motors_bus_port.py

プロンプトが表示されたら、USB ケーブルを抜き差しします。 スクリプトはアームがどのポートに接続されているかを識別します。 典型的な値:

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

キャリブレーションの実行

プロンプトが表示されたら、腕を可動範囲全体に動かします。

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

リーダー アームを接続する前に、シングルアーム モードで遠隔操作スクリプトを実行して、すべてのジョイントが正しく反応することを確認します。

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

何を確認するか

• 6 つの関節すべてがスキップすることなくコマンドに応答します
• ターミナルにサーボストールや過負荷の警告が表示されない
• グリッパーは全範囲にわたって開閉します
• どの接続位置でもケーブルの引っかかりがありません

SO-101 は、スタンドアロン アームとして、または遠隔操作用のリーダー アームを備えたフォロワー アームとして機能します。 2 番目のアームをリーダーとして使用すると、模倣学習のためのより質の高いデモンストレーションが生成されます。

スタンドアロン モード (キーボード / プログラム)

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

リーダーアーム付き (例: DK1 リーダー)

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

を使用してデモンストレーションを録画する record.py。 データは LeRobot 形式で保存され、トレーニングのために HuggingFace Hub に直接プッシュできます。

基本的な録音

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

USBカメラ付き

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"

ベストプラクティスの記録

• トレーニング前にタスクごとに少なくとも 50 件のデモンストレーションを記録する
• エピソード間でオブジェクトの位置と向きを変える
• 説明的なものを使用する --dataset.task 後でフィルタリングするための名前
• OAK-D または Intel RealSense カメラは、深度対応のデータ収集に適しています。
• 各セッション後にデータセットが HuggingFace Hub にアップロードされていることを確認します