LeRobot 开源项目教程

🤗 LeRobot 开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/le/lerobot

项目介绍

🤗 LeRobot 是一个旨在简化机器人项目启动的开源库，类似于 Transformers 库在自然语言处理（NLP）中的作用。LeRobot 提供了预训练模型和与物理模拟器的无缝集成，支持多种机器人硬件，从教育机械臂到复杂的人形机器人。该项目由 Hugging Face 维护，旨在通过提供一个适应性强、可扩展的 AI 系统来提高机器人应用的灵活性和可扩展性。

项目快速启动

安装步骤

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/huggingface/lerobot.git
   cd lerobot
   

2. 创建并激活虚拟环境：

   conda create -n lerobot python=3.10
   conda activate lerobot
   

3. 安装 LeRobot：

   pip install .
   

4. 安装额外环境（可选）：

   pip install ".[aloha,pusht]"
   

基本使用

以下是一个简单的示例，展示如何加载预训练模型并进行基本操作：

from lerobot import LeRobotModel

# 加载预训练模型
model = LeRobotModel.from_pretrained("lerobot/act_aloha_sim_transfer_cube_human")

# 进行预测
result = model.predict(input_data)
print(result)

应用案例和最佳实践

案例一：AlohaTransferCube 环境

LeRobot 在 AlohaTransferCube 环境中的表现已被评估，并与原始 ACT 仓库中的类似模型进行了比较。结果显示，在 500 个回合中，LeRobot 的成功率提供了对其性能的宝贵见解。

案例二：PushT 环境

在 PushT 环境中，LeRobot 也进行了评估，并与原始 Diffusion Policy 代码训练的模型进行了比较。评估包括 500 个回合的成功指标，提供了对 LeRobot 在实际场景中能力的全面理解。

典型生态项目

生态项目一：Gymnasium 环境

🤗 LeRobot 提供了 Gymnasium 环境，可以用于模拟各种机器人任务，如 aloha、xarm 和 pusht。这些环境有助于在实际部署前进行测试和优化。

生态项目二：Weights and Biases 集成

LeRobot 支持与 Weights and Biases 集成，用于实验跟踪和日志记录。这有助于更有效地管理和分析实验数据。

import wandb
from lerobot import LeRobotModel

# 初始化 wandb
wandb.init(project="lerobot_experiments")

# 加载模型并进行训练
model = LeRobotModel.from_pretrained("lerobot/act_aloha_sim_transfer_cube_human")
model.train(data, wandb_logger=wandb)

通过这些模块和示例，您可以快速开始使用 🤗 LeRobot 进行机器人项目的开发和研究。

lerobot 🤗 LeRobot: State-of-the-art Machine Learning for Real-World Robotics in Pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/lerobot