PhosphoBot 开源项目最佳实践教程

PhosphoBot 开源项目最佳实践教程

phosphobot Share and explore robotics projects built with the phosphobot dev kit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ph/phosphobot

1. 项目介绍

PhosphoBot 是一个社区驱动的平台，它允许用户训练和使用 VLA（视觉语言动作模型）来控制真实的机器人。该平台支持多种控制方式，包括键盘、领导者手臂、Meta Quest 头盔或 API，并且可以在 macOS、Linux 和 Windows 上运行。PhosphoBot 兼容多种机器人，包括 SO-100、SO-101、WX-250 和 AgileX Piper，并且可以通过自定义扩展支持更多机器人和相机。

2. 项目快速启动

2.1 安装 PhosphoBot 服务器

首先，确保您的系统中已经安装了必要的依赖项。以下是在终端中安装 PhosphoBot 服务器的步骤：

# 下载安装脚本
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/phospho-app/phosphobot/main/install.sh | bash

# 启动服务器
phosphobot run

# 如果需要升级，可以使用以下命令
sudo apt update && sudo apt install phosphobot
# 或者，如果您使用的是 Homebrew
brew update && brew upgrade phosphobot

2.2 控制机器人

在服务器启动后，打开浏览器并访问 YOUR_SERVER_ADDRESS:YOUR_SERVER_PORT（默认为 localhost:80）。在网页应用中点击“控制”，您就可以使用键盘、领导者手臂或 Meta Quest（如果有对应的 teleop 应用）来控制您的机器人。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 记录数据集

为了训练机器人执行特定任务，您需要记录一个包含多个任务实例的数据集。这可以通过在网页应用中控制机器人并执行任务来完成。记录足够的数据集对于模型的训练至关重要。

3.2 训练动作模型

使用记录的数据集，您可以直接在 PhosphoBot 的网页应用中训练动作模型，或者使用自己的机器进行微调。训练完成后，您可以将模型导出到 Hugging Face，并从那里使用它来控制机器人。

3.3 使用模型控制机器人

一旦您有了训练好的模型，就可以通过网页应用直接使用，或者在自己的代码中使用 PhosphoBot 的 Python 包来控制机器人。

4. 典型生态项目

PhosphoBot 社区鼓励开发者为平台添加新的功能和支持。以下是一些可以参与的项目类型：

• 新的 AI 模型支持：集成和优化新的动作模型，提高机器人的智能水平。
• 新的遥操作控制器：开发新的遥操作界面，如 VR 控制器或其他类型的硬件接口。
• 新的机器人支持：为不同型号的机器人编写适配器代码，扩大 PhosphoBot 的兼容范围。
• 示例项目：创建和使用示例项目来展示如何使用 PhosphoBot 解决实际问题。

通过遵循这些最佳实践，您可以更好地利用 PhosphoBot 开源项目，并为其社区贡献力量。

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