オープンソースのロボット学習キット
オープンソースのロボット学習キットに関するガイド:SO-100,SO-101,OpenArm,LeRobotエコシステム.模倣学習,データ収集,VLA研究のための手頃なハードウェア.
コミュニティーが支援する,可価なハードウェアで,模倣学習,データ収集,VLA研究
オープンソースの利点
オープンソースのロボットキットは,操作研究へのアクセス障壁を低下させます.それらは再生可能なハードウェアデザイン,コミュニティが維持するソフトウェアスタック,レロボット,ロボミミック,ACTなどの人気のある学習フレームワークとの互換性を提供します.多くの同一のセットアップでデータ収集を拡大する必要があるラボでは,オープンソースキットは,不敵なコスト-アーム比率を提供します.
RCSVで利用可能なキット
オープンアーム 1
RCSVの独自の6DOFオープンソースアーム,データ収集と模倣学習のために特別に構築されています.OpenArm船はリーダーフォロワーテレオペレーションセットアップ,ROS 2ドライバー,ファーストクラスのレロボット統合で完全に組み立て,校正されています.開箱から最初のデモデータセットの記録まで最も速い方法です.
SO-100 / SO-101
SO-100とSO-101はHugging Face LeRobotコミュニティの低コスト6DOF腕である.3Dプリント部品と趣味のサーボから作られ,材料で300ドル未満の費用がかかります.SO-101は改善されたサーボブレーケットとケーブルルーティングを追加します.どちらもデータ記録とポリシートレーニングのためにLeRobot Python図書館によってネイティブにサポートされています.
ALOHA / モバイル ALOHA
スタンフォード大学から双手通信操作プラットフォームで,ペア付きViperX腕を使用しています.モバイルALOHAは全身操作作業のための輪ベースを追加します.RCSVは,プリ組み立てのALOHAセットアップを搭載し,追加のセンサーまたは異なる腕モデルでカスタマイズ設定をサポートします.
レロボット生態系
LeRobot は,ロボット学習のためのハグジングフェイスによるオープンソースの Python フレームワークです.
- データ記録
シンクロ化カメラとコモンテントデータで標準形式でのデモを撮影する. - データセット管理
Hugging Face Hubにデータセットをアップロード,バージョン,共有する. - 政策訓練
単一の設定ファイルで ACT,Difusion Policy,その他のアーキテクチャを訓練する. - 評価 訓練されたポリシーをリアルハードウェアやシミュレーションで再現する.
RCSVのオープンソースキットはすべて LeRobotの設定ファイルで送信されますので,設定後数分で録音を開始できます.
適切な 道具 を 選ぶ
- 予算300ドル以下 SO-100/SO-101 (3Dプリントと組み立てが必要)
- 箱から外で使用準備ができている
OpenArm 1 (完全に組み立て,校准,RCSV対応) - 双手作業 双手セットのALOHAまたはDK1双手セット
- モバイル操作 移動ALOHA 航海+操作研究
次 の ステップ
ステップバイ・ステップオンボードの[RCSV Store] (