LeRobot

LeRobot 是什么：

LeRobot 是由 Hugging Face 团队开发的开源机器人学习库，专注于使用 PyTorch 框架进行机器人学习技术的研究和应用。它旨在提供模型、数据集以及工具，以降低机器人领域的入门门槛，并鼓励共享和合作。LeRobot 汇聚了模仿学习和强化学习的最新成果，提供了预训练模型和模拟环境，以便开发者可以迅速进行实验和研究。

功能特色：

• 提供多种预训练模型和模拟环境，如 ALOHA、SimXArm 和 PushT 等。
• 支持模仿学习和强化学习，以及先进的策略如 ACT、TDMPC 和 Diffusion 策略。
• 模块化设计，易于扩展和集成新的算法。
• 提供 Hydra 配置管理，灵活的选项覆盖。
• 支持与物理模拟器无缝集成，允许在虚拟环境中测试 AI 模型。

定价信息：

LeRobot 作为一个开源项目，其软件部分是免费提供的。对于硬件部分，LeRobot 计划推出 Moss v1 版本，定价为 150 美元，而单个机械臂的成本大约在 200 美元左右。

如何使用：

1. 访问 LeRobot 的 GitHub 仓库并克隆代码到本地。
2. 创建并激活 Python 虚拟环境，建议使用 Miniconda。
3. 在虚拟环境中安装 LeRobot 及其依赖。
4. 根据需求安装额外的模拟环境模块。
5. 访问 Hugging Face 社区页面获取预训练模型和数据集。
6. 使用 LeRobot 提供的脚本和工具开始训练和评估模型。
7. 利用提供的例子和指南进行学习和实验。

适用场景：

• 学术研究：作为教学工具，帮助学生和研究人员学习机器人和 AI 基础知识。
• 工业自动化：改进生产线上的机器人操作，提高效率。
• 服务机器人：开发能够在餐饮、零售或医疗等服务行业提供服务的机器人。
• 个人项目和爱好者：为那些希望在机器人领域实验新想法的开发者提供强大的工具箱。

项目地址：

• GitHub 仓库：https://github.com/huggingface/lerobot
• Hugging Face 社区页面：https://huggingface.co/lerobot

请注意，LeRobot 是一个持续发展的项目，可能会有新的更新和功能添加，建议关注其 GitHub 仓库和 Hugging Face 社区页面以获取最新信息。