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
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：
用于从随机位置获取灯
用于精确插入测试仪
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
按照SO-100打造您的手臂。
项目链接
https://github.com/1g0rrr/SimpleAutomation
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