

Lerobot
简介 :
LeRobot 是一个旨在降低进入机器人领域的门槛,让每个人都能贡献并从共享数据集和预训练模型中受益的开源项目。它包含了在真实世界中经过验证的最先进的方法,特别关注模仿学习和强化学习。LeRobot 提供了一组预训练模型、带有人类收集演示的数据集和模拟环境,以便用户无需组装机器人即可开始。未来几周内,计划增加对最实惠和最有能力的真实世界机器人的支持。
需求人群 :
["研究人员和开发者:可以利用LeRobot进行机器人学习和强化学习的研究。","教育者和学生:可以作为教学工具,帮助学生理解机器学习和机器人技术。","机器人爱好者:可以用于个人项目,探索和实验机器学习在机器人领域的应用。"]
使用场景
在ALOHA环境中使用ACT策略进行机器人操作任务的研究。
使用SimXArm环境和TDMPC策略进行机器人臂操作的模拟。
利用PushT环境和Diffusion策略研究机器人推动物体的任务。
产品特色
提供模仿学习和强化学习领域的先进方法
包含预训练模型、数据集和模拟环境
无需组装机器人即可开始实验
支持在Hugging Face社区页面上托管预训练模型和数据集
提供安装和使用文档,包括虚拟环境的创建和依赖的安装
提供数据集和预训练模型的可视化工具
允许用户下载并评估预训练策略
提供训练脚本以方便用户训练自己的策略
使用教程
步骤1:下载LeRobot的源代码。
步骤2:创建并激活Python 3.10的虚拟环境。
步骤3:根据需要安装LeRobot及其额外的模拟环境依赖。
步骤4:登录Hugging Face并使用写访问令牌将数据集推送到Hugging Face hub。
步骤5:使用提供的工具可视化数据集或评估预训练策略。
步骤6:根据示例开始训练自己的策略,并使用实验跟踪工具记录进度。
步骤7:在训练完成后,可以在Hugging Face hub上上传训练好的策略。
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