단계별
DK1 설정 가이드
언박싱부터 양방향 데이터 수집까지. 예상 시간: ~2시간.
1
개봉 및 조립
~30분전원을 켜기 전에 양쪽 암을 조심스럽게 개봉하고 모든 구성 요소가 있는지 확인하십시오.
상자 안에 무엇이 들어있나요?
리더암 유닛
팔로워 암 유닛
USB 케이블(양방향 수동용 2개)
탁상용 장착 하드웨어
전원 어댑터
빠른 시작 카드
조립 체크리스트
- 제공된 하드웨어를 사용하여 두 팔을 테이블 위에 안전하게 장착합니다.
- 리더(Dynamixel XL330) 체인의 모든 서보 연결을 검사합니다.
- 팔로어(DM4340 베이스, DM4310 손목/그리퍼)의 모든 서보 연결을 검사합니다.
- 공동 이동 경로에서 USB 케이블을 깔끔하게 배선하십시오.
- 그리퍼 메커니즘이 손으로 자유롭게 열리고 닫히는지 확인합니다(전원 끄기).
- 읽기 안전 페이지 힘을 가하기 전에
전원을 켜기 전에
두 팔이 모두 단단히 장착되어 있고 케이블이 관절 이동 경로를 가로지르지 않는지 확인하십시오. 양손 모드를 시도하기 전에 단일 암 작동을 테스트하십시오.
2
소프트웨어 설치 / 르로봇 설치
~30분DK1은 일류 하드웨어 플러그인으로 LeRobot과 통합됩니다. 기존 LeRobot 환경과 함께 설치하세요.
전제조건
- Python 3.10 이상
uv패키지 관리자 - Python 환경에 설치된 LeRobot
- Linux(Ubuntu 22.04 권장) 또는 macOS
DK1 플러그인 설치
# Clone the repo
git clone https://github.com/robot-learning-co/trlc-dk1.git
cd trlc-dk1
# Create a virtual environment
uv venv
# Install as LeRobot plugin (GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 avoids downloading
# large LeRobot dependency assets during install)
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 uv pip install -e .
# Verify device types registered
python -c "from lerobot.common.robot_devices.robots.factory import make_robot; print('DK1 ready')"
플러그인 감지 작동 방식: 후에
uv pip install -e ., 장치 유형 dk1_follower, dk1_leader, bi_dk1_follower, 그리고 bi_dk1_leader 동일한 Python 환경의 모든 LeRobot CLI에서 자동으로 사용할 수 있습니다. 수동 등록이 필요하지 않습니다. 그만큼 GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 LeRobot은 종속성으로 끌어오고 Git LFS를 통해 대규모 자산을 저장하기 때문에 플래그가 필요합니다. 스머지를 건너뛰면 설치 중에 다운로드되는 것을 방지할 수 있습니다.
Linux 직렬 포트 권한
Linux에서는 아래의 직렬 포트 /dev/ttyACM* 사용자가 dialout 그룹. 이것을 한 번 실행한 후 로그아웃했다가 다시 로그인하십시오.
sudo usermod -aG dialout $USER
# Then log out and back in, or run:
newgrp dialout
3
포트 감지 및 교정
~20분내장된 포트 찾기를 사용하여 각 암이 어떤 USB 직렬 포트에 연결되어 있는지 식별한 다음 각 암에 대해 보정을 실행합니다.
자동으로 포트 찾기
# Plug in one USB cable at a time to identify each arm's port
uv run lerobot-find-port
이중 수동 설정을 위한 일반적인 포트 할당:
# Leader right arm: /dev/ttyACM0
# Leader left arm: /dev/ttyACM1
# Follower right: /dev/ttyACM2
# Follower left: /dev/ttyACM3
# On macOS these appear as /dev/tty.usbmodem* instead
각 팔을 교정
각 암에 대해 개별적으로 보정을 실행합니다. 메시지가 표시되면 팔을 전체 범위로 이동합니다.
# Calibrate follower right arm
uv run lerobot-calibrate \
--robot.type=dk1_follower \
--robot.port=/dev/ttyACM0
# Calibrate follower left arm
uv run lerobot-calibrate \
--robot.type=dk1_follower \
--robot.port=/dev/ttyACM1
# Calibrate leader right arm
uv run lerobot-calibrate \
--robot.type=dk1_leader \
--robot.port=/dev/ttyACM2
# Calibrate leader left arm
uv run lerobot-calibrate \
--robot.type=dk1_leader \
--robot.port=/dev/ttyACM3
충돌 후 재보정: 예상치 못한 정지 또는 충돌 후 보정을 다시 실행하여 정확한 조인트 영점 위치를 보장합니다.
4
첫 번째 원격조작 세션
~30분이중 수동 모드로 이동하기 전에 단일 팔 원격 조작 세션으로 시작하여 리더-추종자 추적을 확인합니다.
단일 팔 원격 조작
uv run lerobot-teleoperate \
--robot.type=dk1_follower \
--robot.port=/dev/ttyACM0 \
--teleop.type=dk1_leader \
--teleop.port=/dev/ttyACM2
확인해야 할 사항
- 팔로어 팔은 리더 팔의 움직임을 원활하게 추적합니다.
- 어떤 조인트에서도 서보 오류나 정지가 없습니다.
- 그리퍼는 리더 그리퍼에 반응하여 열리고 닫힙니다.
- 전체 동작 범위에서 케이블이 걸리지 않습니다.
비상 정지
즉시 팔과의 통신을 끊으려면 USB 케이블을 분리하세요. 전동 작동 중에는 작업 공간에 손을 대지 마십시오.
단일 팔 원격 조작이 올바르게 작동하면 양손 모드로 진행하기 전에 두 번째 팔 쌍으로 테스트를 반복하십시오.
5
양방향 데이터 기록
전진사용 lerobot-record 와 함께 bi_dk1_follower 그리고 bi_dk1_leader 동기화된 이중 수동 데모를 수집하는 장치 유형입니다.
전체 양방향 녹음 명령
아래 명령은 두 개의 리더 팔을 두 개의 팔로어 팔에 연결하고 머리 및 손목 카메라 스트림과 동기화된 에피소드를 녹화합니다.
lerobot-record \
--robot.type=bi_dk1_follower \
--robot.right_arm_port=/dev/ttyACM0 \
--robot.left_arm_port=/dev/ttyACM1 \
--robot.joint_velocity_scaling=1.0 \
--teleop.type=bi_dk1_leader \
--teleop.right_arm_port=/dev/ttyACM2 \
--teleop.left_arm_port=/dev/ttyACM3 \
--robot.cameras="{
head: {type: opencv, index_or_path: /dev/video0, width: 960, height: 540, fps: 60, fourcc: MJPG},
right_wrist: {type: opencv, index_or_path: /dev/video2, width: 960, height: 540, fps: 60, rotation: 180, fourcc: MJPG},
left_wrist: {type: opencv, index_or_path: /dev/video4, width: 960, height: 540, fps: 60, rotation: 180, fourcc: MJPG}
}" \
--dataset.repo_id=$USER/my_bimanual_dataset \
--dataset.push_to_hub=false \
--dataset.num_episodes=10 \
--dataset.episode_time_s=30 \
--dataset.reset_time_s=20 \
--dataset.single_task="Bimanual pick and place task."
녹화하기 전에 카메라 색인을 검색하려면:
uv run lerobot-find-cameras
모범 사례 기록
- 교육 전에 작업당 최소 50개의 데모를 녹음하세요.
- 에피소드 전반에 걸쳐 개체 위치와 방향을 다양하게 변경
- 세션 간에 카메라 노출을 일관되게 유지
- 각 세션 후에 Hugging Face Hub에 데이터세트가 업로드되는지 확인하세요.
- 설명을 사용하세요
--dataset.task나중에 필터링할 이름
다음 단계
데이터를 수집한 후에는 LeRobot의 교육 스크립트를 사용하여 ACT 또는 확산 정책 모델을 교육하세요. 참조 DK1 위키 플랫폼 통합 옵션의 경우.