安装和验证LeRobot

装置1个6个 ·安装和验证 · ~1小时

让LeRobot运行,为你的机器人配置它, 并通过在接触任何真正的硬件之前运行一个预先训练的 ACT 政策来确认一切工作.

pip 安装对源安装

选择适合您的情况的安装方法:

安装 pip

如果您在支持的机器人或模拟中遵循这个路径,使用此方法,而不修改LeRobot内部.

源安装

如果您需要为不支持的机器人添加自定义硬件配置,或者如果您想为LeRobot贡献.

接器 (建议)

创建一个虚拟环境 (建议) python3 -m venv ~/lerobot-env源 ~/lerobot-env/bin/activate # 安装LeRobot pip安装lerobot #验证安装python -c "进口lerobot;打印(lerobot.__version__) "

源安装

git T24 cd lerobot python3 -m venv ~/lerobot-env源 ~/lerobot-env/bin/activate # 设置可编辑模式下 pip 安装 -e . # 验证python -c "进口 lerobot;打印(lerobot.__version__) "

Python版本重要: LeRobot需要 Python 3.10 或更高版本.如果T0显示3.8或3.9,在继续之前通过您的包管理器或 pyenv 安装3.10.

硬件配置设置

雷罗бот使用配置文件来知道你连接到哪个机器人.如果你只使用模拟,你可以跳过这个节目.

1. 找你的机器人配置

罗伯特为所有支持的硬件提供了配置文件. T1. 搜索您的机器人: T2, T3, T4, T5等. 如果您的机器人没有列出,请查看上面的源安装路径,并查看LeRobot GitHub查找社区贡献的配置文件.

2. #####复制和编辑配置

复制机器人配置到工作目录,并编辑连续端口以匹配系统. 运行T6与机器人连接以识别端口 (通常是T7或T8).

3. #####设置你的拥抱脸标志

运行T9,然后粘贴你的HuggingFace代币.这是需要在单位3和6中推送数据集和模型的.你的代币在 [huggingface.co/settings/tokens]T22) 创建一个写入.

使用模拟运行验证

在触及任何真正的硬件之前,请通过在MuJoCo中运行预先训练的ACT政策来确认您的安装是否正常.

源 ~/lerobot-env/bin/activate # 安装MuJoCo Sim环境 pip安装 lerobot[gym_pusht] # 运行预训练 ACT 政策在模拟 python -m lerobot.scripts.ev \ --pre-trained-policy-name-or-path lerobot/act_pusht_keypoints \ --env.name gym_pusht/PushT-v0 \ --eval.n-episodes 3 \ --eval.use-async-envs错误

您将看到一个视觉窗口显示机器人臂试图将一个T形块推进到目标位置. 政策是预训练的. 您的任务只是确认它运行没有错误.在3集中成功率超过0%足以确认您的环境正确配置.

没有显示器? 如果您在无头的服务器上,请添加T11,以压制可视化窗口,然后将成功/失败指标打印到终端.

常见的安装错误

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.

单元1完成,当...

T20命令运行3个模拟集,并无错误出发.你会看到政策推出输出 (集中的奖励或成功旗) 打印到终端.你的硬件配置文件存在,你的HuggingFace代币设置.你准备好在单元2中探索真正的数据集.

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