项目简介

开源机器人自动化项目，旨在简化重复性任务的自动化过程，提供了基于LeRobot仓库的辅助脚本集合，支持多模型联动解决复杂机器人任务

安装

1. 如果您没有安装乐机器人，请安装：

git clone https://github.com/huggingface/lerobot.gitcd lerobotpip install -e .

2 将简单自动化脚本克隆到另一个文件夹

git clone https://github.com/1g0rrr/SimpleAutomation.gitcd SimpleAutomation

3 在“core/configs/robot/so100.yaml”中为您的机器人设置端口。

运行

使用多个 ACT 模型来解决复杂的机器人任务。

例如，在灯测试演示中，我们组合了 3 个模型：

1. 用于从随机位置获取灯

2. 用于精确插入测试仪

3. 用于对工作/不工作灯泡进行分类

运行评估

• 更改使用模型的配置文件“core/configs/chains/lamp_testing.yaml”

• 评估时按“右”键移动到下一个模型

python core/models_chain.py evaluate \  --robot-path core/configs/robot/so100.yaml \  --chain-path core/configs/chains/lamp_testing.yaml

使用LLM代理运行模型

python core/models_chain.py llm_agent \  --robot-path core/configs/robot/so100.yaml

运行录音

• 与 Lerobot 录音的不同之处在于在剧集之间添加了远程操作。这对于能够在非“静止”位置的模型之间切换非常有用。

python core/models_chain.py record \  --robot-path core/configs/robot/so100.yaml \  --fps 30 \  --root data \  --repo-id 1g0rrr/koch_test21 \  --tags tutorial \  --warmup-time-s 5 \  --episode-time-s 5 \  --reset-time-s 5 \  --num-episodes 2

运行远程操作：

用它来测试是否一切正常。

python core/models_chain.py teleoperate \ --robot-path core/configs/robot/so100.yaml \ --robot-overrides '~cameras'

提示

• 确保您拥有以下模型中的所有初始位置，以防止机器人突然移动。

• “拾取和放置”任务对于模型来说很困难，并且夹具无法精确地在中心抓取物体。为了解决这个在下一个模型开始时重新抓取对象的问题。

训练

在 Google Colab 中训练模型：

您可以在 Google Colab 中建模以节省时间。https://colab.research.google.com/github/1g0rrr/SimpleAutomation/blob/main/colab/SimpleAutomationTrainModel.ipynb

• 训练典型的 8 万步大约需要 2.5 小时和 1.5 美元。

• 选择 A100 作为最快的 GPU。

• 不要断开 Colab 的连接，也不要关闭浏览器，因为所有数据都将被删除。

硬件