레로봇을 설치하고 확인
LeRobot 학습 경로 1단계 LeRobot을 파이프 또는 소스에서 설치하고 로봇의 하드웨어 구성 파일을 구성하고, 설정 확인을 위해 MuJoCo에서 미리 훈련된 ACT 정책을 실행합니다. ~ 1시간
6개 중 1개 부대 · 설치 및 검증 · ~ 1시간
레로봇을 실행시켜 로봇에 구성하고 실제 하드웨어를 만지기 전에 MuJoCo 시뮬레이션에서 미리 훈련된 ACT 정책을 실행함으로써 모든 것이 작동하는지 확인합니다.
pip 설치와 소스 설치
귀하의 상황에 맞는 설치 방법을 선택하세요:
을 설치
이 방법을 사용하면 지원되는 로봇이나 리로봇 내부를 수정하지 않고 시뮬레이션 중이 길을 따라가면 가장 빠르고 안정적입니다.
출처 설치
지원되지 않는 로봇에 맞춤형 하드웨어 구성을 추가하거나 레로봇에 기여하고 싶다면 이것을 사용하십시오.
pip 설치 (고 추천)
# 가상 환경을 생성 (상담) python3 -m venv ~/lerobot-env 소스 ~/lerobot-env/bin/activate # LeRobot pip 설치 lerobot # Python -c 설치 확인 "입입 lerobot; print(lerobot.__version__) "
출처 설치
git klone
** 파이썬 버전의 중요성:** 레로봇은 파이썬 3.10 또는 그 이상의 버전이 필요합니다.
하드웨어 설정
레로봇은 당신이 어떤 로봇과 연결하고 있는지 알기 위해 구성 파일을 사용합니다. 당신이 시뮬레이션을만 사용하는 경우, 이 섹션을 건너뛰어 볼 수 있습니다.
로봇의 컨피지션을 찾아
레로봇은
복사 및 편집 설정
로봇의 구성 요소를 작업 디렉토리로 복사하고, 시스템과 일치하도록 일련 포트를 편집합니다. 포트를 식별하기 위해 로봇을 연결하여
HuggingFace 로켓을 설정해
시뮬레이션 실행으로 확인
실제 하드웨어에 닿기 전에 MuJoCo에서 미리 훈련된 ACT 정책을 실행하여 설치가 작동하는지 확인하십시오. 이것은 HuggingFace Hub에서 정책 체크포인트를 다운로드하여
소스 ~/lerobot-env/bin/activate # MuJoCo sim 환경 pip 설치 lerobot[gym_pusht] # 시뮬레이션 python -m lerobot.scripts.eval \ --pretrained-policy-name-or-path lerobot/act_pusht_keypoints \ --env.name gym_pusht/PushT-v0 \ --eval.n-episodes 3 \ --eval.use-async-envs false
T 모양의 블록을 목표 위치에 밀어 넣을 시도하는 로봇 팔을 보여주는 시각화 창을 볼 수 있습니다. 정책은 미리 훈련되어 있습니다.
** 표시가 없습니다?** 헤드리스 서버에 있으면
일반적인 설치 오류
| Error | Fix |
|---|---|
No module named 'lerobot' |
Your virtual environment is not activated. Run source ~/lerobot-env/bin/activate. |
mujoco.FatalError |
MuJoCo requires a display. On headless servers add --env.render-mode null or use Xvfb. |
ImportError: libGL.so.1 |
Install OpenGL libraries: sudo apt install libgl1-mesa-glx. |
huggingface_hub.errors.RepositoryNotFoundError |
Run huggingface-cli login and paste your token. The policy download requires authentication. |
1단체 완료...
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