Standard Open Arm 100软件架构解析：LeRobot库模块设计

Standard Open Arm 100软件架构解析：LeRobot库模块设计

【免费下载链接】SO-ARM100 Standard Open Arm 100 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/so/SO-ARM100

SO-100机械臂（Standard Open Arm 100）是一款开源硬件平台，其设计目标是通过低成本方案实现机器人遥操作与AI控制。该项目与🤗 LeRobot库深度集成，为开发者提供从硬件到软件的完整解决方案。本文将从模块设计角度解析LeRobot库如何实现SO-100的运动控制、数据采集与AI模型部署，帮助用户快速理解系统架构并开展二次开发。

LeRobot库与SO-100的协同架构

LeRobot库作为SO-100的官方软件支持框架，采用分层设计理念，实现硬件抽象与算法解耦。其核心价值在于：

• 提供标准化API接口，简化机械臂控制逻辑
• 内置运动学求解器，支持复杂轨迹规划
• 集成数据采集工具，无缝对接AI训练流程
• 兼容主流深度学习框架，支持策略部署

SO-101作为SO-100的升级版本，在保持兼容性的同时优化了电机布局，与LeRobot库形成更高效的协同 官方文档：README.md

核心功能模块解析

1. 硬件抽象层（HAL）

该模块负责SO-100的底层硬件交互，关键实现包括：

• 电机驱动适配：支持Feetech STS3215系列舵机的精准控制，通过UART通信协议实现角度闭环控制
• 传感器数据融合：整合关节编码器、末端执行器状态等多源数据
• 故障诊断机制：实时监测电机过流、通信超时等异常状态

硬件抽象层源码路径：Simulation/SO100/so100.urdf
该URDF模型定义了机械臂的运动学参数，是LeRobot库进行仿真与控制的基础

2. 运动控制模块

提供全方位的运动控制能力，核心特性包括：

• 正逆运动学求解：基于DH参数法实现关节空间与笛卡尔空间的坐标转换
• 轨迹规划器：支持PTP（点到点）与CP（连续路径）两种运动模式
• 力控算法：通过电流反馈实现柔顺控制，适应复杂操作场景

SO-100的URDF模型在Rviz中的可视化效果，可通过LeRobot库直接加载进行仿真验证 仿真文档：Simulation/README.md

3. 数据采集与标注工具

为AI训练提供高质量数据支撑，主要功能：

• 多模态数据同步：实现关节状态、视觉图像、力传感器数据的时间戳对齐
• 人机交互标注：支持遥操作模式下的演示数据录制（需配合Leader臂使用）
• 数据集格式转换：输出ROS Bag、HDF5等主流格式，兼容D4RL、Robomimic等标准

# LeRobot库数据采集示例代码
from lerobot import SO100Robot

robot = SO100Robot(config_path="configs/so100.yaml")
robot.start_recording("pick_and_place_demo")
# 执行演示操作...
robot.stop_recording()

通过5行代码即可完成复杂任务的数据录制，录制的数据集可直接用于行为克隆算法训练 LeRobot教程：SO100.md

4. AI策略部署接口

该模块架起算法与硬件之间的桥梁，关键特性：

• 模型优化引擎：支持ONNX、TensorRT等格式的模型转换与量化
• 实时推理调度：保证控制频率≥100Hz，满足实时性要求
• 策略监控面板：可视化展示推理过程中的关键特征与决策逻辑

典型应用场景配置

遥操作模式

通过Leader-Follower架构实现远程操控，配置步骤：

1. 准备两套SO-100硬件（或1套SO-101 Leader + 1套SO-101 Follower）
2. 安装LeRobot库：pip install lerobot
3. 启动主从控制：lerobot teleop --config so100_teleop.yaml

所需硬件清单：

• SO101 Leader臂3D打印文件
• SO101 Follower臂3D打印文件
• STS3215伺服电机 × 12（6个/臂）
• 电机控制板 × 2

AI自主控制模式

部署预训练模型实现自主操作，以抓取任务为例：

# 下载预训练模型
lerobot download_model --name so100_grasping

# 启动自主控制
lerobot deploy --model so100_grasping --robot_ip 192.168.1.100

推荐搭配视觉模块：

• 32×32 UVC手腕相机支架
• overhead_cam_two_followers.png

扩展与定制指南

硬件扩展

LeRobot库支持多种外设扩展，典型方案包括：

• 末端执行器更换：通过Compliant_Gripper实现柔性抓取
• 视觉系统升级：安装RealSense D405深度相机支架获取三维点云
• 移动平台集成：参考XLeRobot项目实现双臂移动机器人

软件定制

开发者可基于以下路径进行二次开发：

• 新增控制算法：在lerobot/control/目录下实现自定义控制器
• 扩展传感器支持：修改lerobot/hardware/sensors/目录下的驱动代码
• 定制UI界面：基于Qt或Web技术开发个性化监控面板

总结与展望

LeRobot库通过模块化设计为SO-100提供了全方位的软件支持，其分层架构既保证了系统稳定性，又为二次开发预留了充足空间。随着社区的不断发展，未来将重点优化：

• 强化实时性，支持更高频率的控制环路
• 扩展多机协同功能，实现集群操作
• 优化AI模型轻量化方案，降低边缘部署门槛

实操建议：

1. 优先使用SO101版本硬件，获得更完善的LeRobot库支持
2. 通过3D打印指南确保机械结构精度
3. 加入Discord社区获取技术支持

通过LeRobot库与SO-100的组合，开发者可快速构建从算法研究到产品原型的完整开发流程，加速机器人技术的落地应用。

【免费下载链接】SO-ARM100 Standard Open Arm 100 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/so/SO-ARM100