LeRobot：让机器人AI更易于获取的端到端学习框架

你是否曾经被机器人AI的高门槛和复杂实现所困扰？LeRobot 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个由 Hugging Face 开发的开源机器人AI框架，提供模型、数据集和工具，帮助开发者轻松实现真实世界中的机器人应用。本文将带你全面了解这个潜力新星。

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LeRobot项目stars数：18408
LeRobot项目forks数：2813

LeRobot项目目录截图

LeRobot项目核心亮点

🌟 端到端学习：支持模仿学习和强化学习等先进方法，专注于将AI模型成功迁移到真实机器人环境。
🎯 开箱即用：提供预训练模型、人类演示数据集和仿真环境，无需组装实体机器人即可开始实验。
🔒 社区驱动：基于Hugging Face生态系统，支持模型和数据集的无缝共享与协作。
🧩 多机器人支持：支持HopeJR、SO-101、LeKiwi等多种经济实惠的机器人平台，满足不同需求。

LeRobot项目快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 LeRobot：

1. 环境准备：

   conda create -y -n lerobot python=3.10
   conda activate lerobot
   conda install ffmpeg -c conda-forge

2. 安装LeRobot：

   # 从源码安装
   git clone https://github.com/huggingface/lerobot.git
   cd lerobot
   pip install -e .
   或从PyPI安装
   pip install lerobot
   

3. 可视化数据集：

   lerobot-dataset-viz --repo-id lerobot/pusht --episode-index 0

LeRobot项目应用场景

场景一：机器人技能学习：开发者可以使用LeRobot训练机器人完成复杂的操作任务，如抓取、放置等精细动作。
场景二：仿真到实物的迁移：研究人员能够在仿真环境中训练模型，然后无缝迁移到真实机器人上运行。
场景三：教育研究：学生和研究者可以利用预训练模型和数据集快速开展机器人AI实验。
用户案例：目前，LeRobot已集成来自ALOHA、Diffusion Policy、TDMPC等知名项目的算法和环境，为机器人学习社区提供统一平台。

LeRobot项目链接

huggingface / lerobot项目地址：https://github.com/huggingface/lerobot

本文地址：https://www.tgoos.com/19609