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RSS订阅原创 LeRobot SO-101 机械臂从底层控制到 VLA 视觉语言动作模型完整实操复盘：π0.5 LoRA 微调
近期完成一套从机械臂底层控制到视觉语言动作大模型的阶梯式实操训练，整套学习流程共 8个递进实操任务，整体分为四大学习阶段：机械臂底层控制、2D 模仿学习数据与扩散策略、视觉语言动作大模型微调与部署。学习链路从硬件接线、关节控制、DH 运动学建模、手眼标定，到演示数据集采集清洗、2D Diffusion Policy 训练真机落地，最后延伸至 VLA 具身大模型微调与开源多模态动作模型推理部署，形成一条完整（暂时无 3D 感知模块）的轻量化具身机器人开发全流程。本文记录Task6.
2026-10-02 00:14:25
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原创 LeRobot SO-101 机械臂从底层控制到 VLA 视觉语言动作模型完整实操复盘LeRobot SO-101 机械臂从底层控制到 VLA 视觉语言动作模型完整实操复盘
近期完成一套从机械臂底层控制到视觉语言动作大模型的阶梯式实操训练，整套学习流程共 8个递进实操任务，整体分为四大学习阶段：机械臂底层控制、2D 模仿学习数据与扩散策略、视觉语言动作大模型微调与部署。学习链路从硬件接线、关节控制、DH 运动学建模、手眼标定，到演示数据集采集清洗、2D Diffusion Policy 训练真机落地，最后延伸至 VLA 具身大模型微调与开源多模态动作模型推理部署，形成一条完整（暂时无 3D 感知模块）的轻量化具身机器人开发全流程。本文记录Task5.
2026-08-12 13:28:14
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原创 LeRobot SO-101 机械臂从底层控制到 VLA 视觉语言动作模型完整实操复盘
近期完成一套从机械臂底层控制到视觉语言动作大模型的阶梯式实操训练，整套学习流程共 8个递进实操任务，整体分为四大学习阶段：机械臂底层控制、2D 模仿学习数据与扩散策略、视觉语言动作大模型微调与部署。学习链路从硬件接线、关节控制、DH 运动学建模、手眼标定，到演示数据集采集清洗、2D Diffusion Policy 训练真机落地，最后延伸至 VLA 具身大模型微调与开源多模态动作模型推理部署，形成一条完整（暂时无 3D 感知模块）的轻量化具身机器人开发全流程。本文记录Task4.
2026-08-04 15:57:21
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原创 LeRobot SO-101 机械臂从底层控制到 VLA 视觉语言动作模型完整实操复盘
近期完成一套从机械臂底层控制到视觉语言动作大模型的阶梯式实操训练，整套学习流程共 8个递进实操任务，整体分为四大学习阶段：机械臂底层控制、2D 模仿学习数据与扩散策略、视觉语言动作大模型微调与部署。学习链路从硬件接线、关节控制、DH 运动学建模、手眼标定，到演示数据集采集清洗、2D Diffusion Policy 训练真机落地，最后延伸至 VLA 具身大模型微调与开源多模态动作模型推理部署，形成一条完整（暂时无 3D 感知模块）的轻量化具身机器人开发全流程。本文记录Task2.
2026-07-27 19:51:17
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原创 LeRobot SO-101 机械臂从底层控制到 VLA 视觉语言动作模型完整实操复盘
近期完成一套从机械臂底层控制到视觉语言动作大模型的阶梯式实操训练，整套学习流程共 8个递进实操任务，整体分为四大学习阶段：机械臂底层控制、2D 模仿学习数据与扩散策略、视觉语言动作大模型微调与部署。学习链路从硬件接线、关节控制、DH 运动学建模、手眼标定，到演示数据集采集清洗、2D Diffusion Policy 训练真机落地，最后延伸至 VLA 具身大模型微调与开源多模态动作模型推理部署，形成一条完整（暂时无 3D 感知模块）的轻量化具身机器人开发全流程。本文记录Task1.
2026-07-25 13:00:18
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原创 Tmux使用
摘要：在SSH远程训练时，网络中断或终端关闭会导致进程终止。nohup和tmux是两种保持后台运行的解决方案： nohup：简单易用，通过nohup command > log 2>&1 &将任务放到后台，输出重定向至日志，但无法交互。 tmux：更灵活，创建虚拟会话（tmux new -s name），支持随时断开（Ctrl+B D）和恢复（tmux attach），适合需交互查看进度的场景。 选择建议：临时任务用nohup，长期训练推荐tmux。文末附具体命令示例，包括参数设
2026-07-24 15:56:14
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原创 从QKV的角度理解Transformer的encoder和decoder的流程及区别
组件Q来源K来源V来源注意力类型自注意力输入序列输入序列输入序列全连接双向信息流输入 → Q,K,V都来自输入 → 全局双向注意力 → 编码表示Teacher Forcing就像一个严格的老师训练时：不管学生答对答错，都告诉他正确答案，让他基于正确信息继续学习好处：学习稳定、训练高效、避免错误累积代价：可能产生训练推理差异解决：通过渐进式方法平衡训练效率和推理鲁棒性这种设计让Transformer能够高效学习序列生成任务，同时通过掩码机制保证学到的是正确的条件概率分布！
2025-07-20 15:12:22
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原创 ScanNet补充介绍
这显示了前5个顶点的语义标签。在ScanNet中，标签通常是0-40的整数，代表不同的物体类别（如墙、地板、桌子等）。这显示了前5个顶点的颜色。每行表示一个顶点的RGBA颜色值，分别是红(R)、绿(G)、蓝(B)和透明度(A)。这表示点云包含145,736个顶点，每个顶点有3个坐标值(x, y, z)。这显示了前5个顶点的坐标。每行是一个顶点，三个数字分别代表x、y、z坐标。例如，第一个面由索引为0、108和35的三个顶点组成。这表示点云包含275,045个三角面，每个面由3个顶点索引组成。
2025-05-03 00:22:49
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原创 修改pip conda缓存路径，最大程度减少autodl服务器系统盘使用
root路径下输入：pip config set global.cache-dir "/root/lanyun-tmp/pip_cache"(open3dsg) root@6b16a17b13a3:~# vim ~/.condarc # 根目录下打开。看到各个目录，其中除了/root/lanyun-tmp和lanyun-pub，其余的都是系统盘。python -m pip cache purge 这条命令可以用于清理 pip 的临时缓存。验证：pip cache dir # 查看当前缓存路径。
2025-03-19 19:42:04
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原创 如何在ubuntu上使用tensorflow并成功调用GPU，踩了特别多的坑
2.10.0开始，tf就不支持在win上调用gpu，如何在ubuntu上使用tensorflow并成功调用GPU，踩了特别多的坑
2025-03-09 23:04:14
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原创 ScanNet数据集针对ply/ _vh_clean_2.0.010000.segs.json/ aggregation.json/scannetv2-labels.combined.tsv文件介绍
ScanNet数据集有很多文章已经介绍了，本文针对以上四种文件，以举例式展开介绍，详细且易懂，且重点介绍了scannetv2-labels.combined.tsv文件
2025-02-17 23:09:19
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原创 如何将项目根目录添加到 PYTHONPATH？分别针对win和linux说明
主要介绍了针对win和linux系统，如何将项目根目录添加到PYTHONPATH中
2025-02-16 23:07:55
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原创 如何删除envs_dirs多余的路径，使用了能搜索到所有办法都没有奏效，最后只能改变优先级
后使用conda config --show envs_dirs发现C:\Users\Administrator\.conda\envs路径优先于了D:\users\anaconda3\envs，于是想办法把C:\Users\Administrator\.conda\envs删除，这里参考了。conda config --remove envs_dirs "C:\Users\Administrator\.conda\envs"(这个效果和第一个一样)已经装在了D盘路径中，虽然删除失败，能够安装到D盘中了，
2025-02-16 00:07:04
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原创 3RScan数据集详细介绍
本文详细的介绍了3D领域常用的数据集3RScan，阐述了数据集中涉及到的各个文件内容的含义到数据集下载，以及我在下载过程中遇到的坑，相较于官方文档晦涩难懂，本文介绍的非常详细堪称保姆级教程。
2025-02-07 13:11:13
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空空如也
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