数据收集
SO-101 是乐机器人社区中最常见的数据收集设备之一。 本指南涵盖了从硬件连接到录制剧集以及将数据集推送到 HuggingFace 的所有内容。
录音的硬件设置
SO-101 数据收集设置比 CAN 总线臂更简单 — 一切都通过 USB 运行。 这是要连接的内容。
工作区相机
USB 网络摄像头从上方或侧面指向工作空间。 安装在固定位置 - 不要在剧集之间移动它。 核实： ls /dev/video*
腕式摄像头（可选）
安装在末端执行器上的小型 USB 摄像头。 添加第一人称视角。 需要第二个 USB 端口。 乐机器人支持多摄像头同步。
从动臂（USB串口）
执行动作的手臂。 通过USB伺服控制器连接。 验证端口 ls /dev/ttyUSB*
引导臂（USB 串行）
第二个 SO-101 处于顺从模式 - 用手移动它来驱动从动件。 连接到第二个 USB 端口。 提供最高质量的演示。
没有 ROS，没有内核驱动程序： 与 CAN 总线设置不同，SO-101 数据收集堆栈完全通过 USB 串行运行。 您可以在 MacBook 或 Windows 笔记本电脑上进行录制 - 无需 Ubuntu。
分步录制工作流程
验证校准是否有效
如果手臂被拆卸或移动，请在每次新训练之前运行校准。 看 软件 → 校准.
python -m lerobot.scripts.control_robot \
--robot.type=so101 --robot.port=/dev/ttyUSB0 \
--control.type=calibrate验证摄像头信息
python -c "
import cv2
for i in range(4):
cap = cv2.VideoCapture(i)
if cap.isOpened():
print(f'Camera {i}: OK')
cap.release()
"将手臂移至起始位置
将从动臂置于原始位置（完全伸展，末端执行器指向前方）。 在开始遥摄之前将引导臂重置到相同位置。
设置任务场景
将对象放置在一致的起始位置。 如果需要，请在表格中标记——一致的初始条件对于政策泛化至关重要。
开始乐机器人录音
python -m lerobot.scripts.control_robot \
--robot.type=so101 \
--robot.port=/dev/ttyUSB1 \
--robot.leader_arms.main.type=so101 \
--robot.leader_arms.main.port=/dev/ttyUSB0 \
--control.type=record \
--control.fps=30 \
--control.repo_id=your-username/so101-pick-place-v1 \
--control.num_episodes=50 \
--control.single_task="Pick the red block and place it in the bin" \
--control.warmup_time_s=3 \
--control.reset_time_s=8乐机器人在每集之前都会进行提示。 在热身期间，您可以在录制开始之前调整对引导臂的握力。
回顾并重播剧集
python -m lerobot.scripts.visualize_dataset \
--repo_id=your-username/so101-pick-place-v1 \
--episode_index=0立即删除质量差的剧集。 检查相机帧是否丢失、关节速度不稳定或任务执行不完整。
推送至 HuggingFace Hub
huggingface-cli login
python -m lerobot.scripts.push_dataset_to_hub \
--repo_id=your-username/so101-pick-place-v1SO-101 数据集格式
SO-101 使用标准 LeRobot / HuggingFace 数据集格式 — 与 OpenArm、Koch 和其他 LeRobot 手臂相同的架构。 这意味着您的数据集与完整的乐机器人训练生态系统直接兼容。
剧集数据架构
SO-101具体说明
SO-101 动作空间使用度数（Feetech 伺服单元）而不是弧度的关节位置。 当混合 SO-101 和 OpenArm 数据集进行跨平台训练时，首先使用中的统计数据将两者归一化为弧度 meta/stats.json.
收集数据的质量检查表
每次录制会话后，在推送到集线器之前运行此操作。
-
1剧集长度一致 异常长度的事件通常意味着操作员暂停、夹具滑动或记录中断。 保持在中值长度的 ±30% 范围内。
-
2无伺服速度尖峰 STS3215 伺服系统的带宽有限 - 突然的速度峰值
observation.state指示串行总线丢失。 删除那些情节。 -
3相机帧与关节数据对齐 检查相机时间戳和联合时间戳是否彼此相差在 20 毫秒内。 USB 串行延迟可能会导致长时间录音出现漂移。 每 100 集重新同步摄像机。
-
4引导臂跟踪顺利 如果跟随者在记录过程中明显滞后（由于 USB 串行延迟），则操作标签将与观察结果发生时移。 重播以检查。
-
5每集开始时的任务场景都是一致的 处于相同位置和方向的物体。 SO-101 较低的重复性（与 CAN 臂相比）使得这一点变得尤为重要——初始条件的变化会损害政策培训。
-
6清晰记录夹爪的打开/关闭 SO-101 夹具状态为关节 6。 验证抓取事件在数据中显示清晰的关节位置转换（打开 → 关闭），而不是逐渐漂移。
从您的数据集训练策略
一旦您的数据集通过质量检查，就可以使用 LeRobot 训练 ACT 或扩散策略。
火车 ACT
python -m lerobot.scripts.train \
--policy.type=act \
--dataset.repo_id=your-username/so101-pick-place-v1 \
--policy.chunk_size=100 \
--training.num_epochs=5000 \
--output_dir=outputs/act-so101-pick-place列车扩散政策
python -m lerobot.scripts.train \
--policy.type=diffusion \
--dataset.repo_id=your-username/so101-pick-place-v1 \
--training.num_epochs=8000 \
--output_dir=outputs/diffusion-so101-pick-place社区数据集： SO-101 拥有乐机器人生态系统中最大的社区数据集集合之一。 在收集您自己的数据之前，请检查 适用于现有 SO-101 数据集的 HuggingFace Hub — 您可以根据现有的基础数据集进行微调并节省记录时间。