勒罗бот:开源机器人从零到部署学习

通过HuggingFace的LeRobot框架进行结构化,序列的路径.安装,记录示范,训练ACT政策,并部署它在任何支持的机器人或完全在模拟中.

总时间 ~ 10 小时

难度中途

硬件 任何支持的机器人或MuJoCo模拟

基本条件:Python基础,Linux终端基础

模拟选项 是的 MuJoCo 中可完成的全路径

你会建立一个训练有素的ACT选择和位置政策,可在你的机器人上运行

您开始之前 检查这些先决条件

• 舒适的Linux终端 (CD,ls,Pip安装)
• 安装Python 3.10或更高版本
• 支持的机器人 (SO-100,Koch v1.1,OpenArm,DK1,HopeJR,Reachy2) 或模拟环境
• 免费的HuggingFace帐户 (用于数据集和模型托管)
• 超过10小时的总时间,

您不确定是否合格? 开始从 Unit 0 它专门设计以回答这个问题.

你的道路一眼

完成单位顺序. 每个单位都以完成检查结束.

现在,

其他

开始之前:需要安装LeRobot

什么是LeRobot,支持硬件,软件要求,时间估计,以及在哪里可以得到帮助.

没有代码

T1)

其他

需要安装和验证LeRobot

通过 MuJoCo 模拟来验证您的环境,

时间:

其他

了解所需的LeRobot数据集格式

了解在录制自己的数据之前,需要了解数据集的结构,节目方案,从 HuggingFace Hub 上载和可视化现有数据集.

时间:

T3)

其他

记录你自己的演示

连接机器人或模拟器,用LeRobot记录命令记录示范,然后将数据集推到HuggingFace Hub.

两个小时

T4) [

其他

培养必要的政策

在 ACT,流散政策和 SmolVLA 之间选择. 在数据集中训练 ACT,阅读训练日志,并保存一个准备进行评估的检查点.

时间: 3小时

T5)

其他

评估你需要的政策

在模拟或实际机器人上进行评估,测量成功率,

时间:

T6)

其他

需要改进和分享

运行数据飞行器,混合数据集,在 HuggingFace Hub 上分享模型和数据集,

时间:

时间分类

Unit	Topic	Time
Unit 0	Orientation	~20 min
Unit 1	Install & Verify	~1 h
Unit 2	Dataset Format	~1.5 h
Unit 3	Record Demos	~2 h
Unit 4	Train Policy	~3 h
Unit 5	Evaluate	~1 h
Unit 6	Improve & Share	~1.5 h
Total	~10 h 20 min

起始单位0 方向 →

任何技术内容都不确保您在路径开始之前都准备好了.