无需云端！LeRobot边缘部署实战：3步让机器人本地运行AI模型
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/lerobot 你是否遇到过机器人依赖云端计算导致的延迟问题？在工厂车间、家庭服务等场景中，哪怕0.5秒的延迟都可能导致任务失败。本文将带你3步实现LeRobot模型的本地部署，摆脱云端依赖，让机器人在边缘设备上实现毫秒级AI推理。
读完本文你将掌握：
- 边缘计算环境的快速配置
- 策略服务器与机器人客户端的部署流程
- SO100机器人本地运行AI模型的实战案例
为什么选择边缘部署？
传统机器人系统依赖云端服务器进行AI推理，存在三大痛点：网络不稳定导致任务中断、数据隐私泄露风险、推理延迟超过200ms影响实时控制。LeRobot的边缘计算方案通过以下优势解决这些问题：
| 部署方式 | 平均延迟 | 网络依赖 | 数据隐私 | 硬件成本 |
|---|---|---|---|---|
| 云端部署 | 300-800ms | 强依赖 | 低 | 低 |
| 边缘部署 | 20-50ms | 无依赖 | 高 | 中 |
边缘计算架构核心模块包括异步推理服务、策略服务器和机器人客户端，三者协同工作实现本地闭环控制。
环境准备：5分钟配置边缘计算环境
系统要求
- 操作系统：Ubuntu 20.04+/Windows 10+/macOS 12+
- Python版本：3.10
- 硬件要求：至少4GB内存，支持CUDA的GPU（推荐）
快速安装
# 创建虚拟环境
conda create -y -n lerobot python=3.10
conda activate lerobot
# 安装系统依赖
sudo apt-get install cmake build-essential libavformat-dev
# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/lerobot
cd lerobot
# 安装LeRobot核心库及边缘计算组件
pip install -e ".[all,feetech]"
官方安装文档：docs/source/installation.mdx
部署步骤：从代码到机器人行动
第一步：启动本地策略服务器
策略服务器是边缘计算的核心，负责加载AI模型并处理机器人观测数据。在终端执行：
python src/lerobot/async_inference/policy_server.py \
--host=127.0.0.1 \
--port=8080 \
--fps=30 \
--inference_latency=0.033
参数说明：
--host: 服务器IP地址（本地部署使用127.0.0.1）--port: 服务端口--fps: 推理帧率（建议30 FPS）--inference_latency: 推理延迟目标（33ms为推荐值）
核心代码实现：策略服务器
第二步：配置机器人客户端
在新终端启动机器人客户端，连接物理机器人并指定预训练模型：
python src/lerobot/async_inference/robot_client.py \
--robot.type=so100_follower \
--robot.port=/dev/tty.usbmodem58760431541 \
--robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 1920, height: 1080, fps: 30}}" \
--server_address=127.0.0.1:8080 \
--policy_type=act \
--pretrained_name_or_path=user/model \
--policy_device=cuda
关键参数：
--robot.type: 机器人型号（so100_follower/so101_follower等）--policy_type: 策略类型（act/pi0/smolvla等）--policy_device: 推理设备（cuda/cpu/mps）
客户端配置详解：机器人客户端代码
第三步：验证部署效果
成功启动后，终端将显示类似日志：
Received action chunk for step #123 | Network latency: 12.3ms
Obs #456 | Avg FPS: 29.8 | Target: 30.0
此时SO100机器人已进入AI自主控制模式，可通过以下方式验证：
- 观察机器人是否按预期执行任务
- 检查推理延迟（应低于50ms）
- 验证无网络连接时仍能正常工作
常见问题解决
推理延迟过高
- 降低摄像头分辨率（推荐1280x720）
- 切换至性能模式：
--policy_device=cuda - 减少
actions_per_chunk参数值
机器人无响应
- 检查端口权限：
sudo chmod 666 /dev/tty.usbmodem* - 验证电机连接：电机测试工具
- 查看日志文件：
tail -f /tmp/lerobot.log
模型加载失败
- 确认模型路径正确
- 安装对应策略依赖：
pip install 'lerobot[act]' - 检查CUDA版本兼容性
总结与进阶
通过本文的三步部署方案，你已成功将AI模型部署到机器人本地运行。这种架构不仅降低了延迟，还提高了系统安全性和可靠性。下一步可探索：
LeRobot边缘计算方案已在SO101机器人上验证，支持从简单抓取到复杂装配的各类任务。立即尝试，体验毫秒级AI推理带来的流畅控制！
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
