pip 安装与源安装
选择适合您情况的安装方法:
点安装
如果您在受支持的机器人上或在模拟中遵循此路径而不修改 LeRobot 内部结构,请使用此选项。 最快、最稳定。
源码安装
如果您需要为不受支持的机器人添加自定义硬件配置,或者您想回馈 LeRobot,请使用此选项。 需要克隆存储库。
pip 安装(推荐)
源码安装
python3 --version 显示 3.8 或 3.9,通过包管理器安装 3.10 或 pyenv 在继续之前。
硬件配置设置
乐机器人使用配置文件来了解您正在连接到哪个机器人。 如果您仅使用模拟,则可以跳过本节 - 模拟器使用其自己的内置配置。
-
找到你的机器人的配置
LeRobot 附带了所有支持的硬件的配置
lerobot/configs/robot/。 寻找你的机器人:so100.yaml,koch.yaml,openarm.yaml,dk1.yaml等。 如果您的机器人未列出,请参阅上面的源安装路径并检查 LeRobot GitHub 上的社区贡献的配置。 -
复制并编辑配置
将机器人的配置复制到您的工作目录并编辑串行端口以匹配您的系统。 跑步
ls /dev/tty*连接您的机器人以识别端口(通常/dev/ttyUSB0或者/dev/ttyACM0). -
设置您的 HuggingFace 令牌
跑步
huggingface-cli login并粘贴您的 HuggingFace 令牌。 这是推送第 3 单元和第 6 单元中的数据集和模型所必需的。 您的令牌位于 huggingface.co/settings/tokens — 创建一个具有写访问权限的。
通过模拟运行进行验证
在接触任何实际硬件之前,请通过在 MuJoCo 中运行预先训练的 ACT 策略来确认您的安装正常运行。 这将从 HuggingFace Hub 下载策略检查点并在 gym_pusht 环境。
您将看到一个可视化窗口,显示机器人手臂试图将 T 形块推入目标位置。 该策略是预先训练的 - 您的工作只是确认它运行没有错误。 3 次成功率高于 0% 足以确认您的环境配置正确。
--env.render-mode null 抑制可视化窗口并仅将成功/失败指标打印到终端。
常见安装错误
| 错误 | 使固定 |
|---|---|
No module named 'lerobot' | 您的虚拟环境未激活。 跑步 source ~/lerobot-env/bin/activate. |
mujoco.FatalError | MuJoCo 需要显示器。 在无头服务器上添加 --env.render-mode null 或使用 Xvfb。 |
ImportError: libGL.so.1 | 安装 OpenGL 库: sudo apt install libgl1-mesa-glx. |
huggingface_hub.errors.RepositoryNotFoundError | 跑步 huggingface-cli login 并粘贴您的令牌。 策略下载需要身份验证。 |
第 1 单元完成时...
这 lerobot.scripts.eval 命令运行 3 个 sim 片段并无错误退出。 您会看到打印到终端的策略推出输出(情节奖励或成功标志)。 您的硬件配置文件存在并且您的 HuggingFace 令牌已设置。 您已准备好在第 2 单元中探索真实数据集。