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[導讀]在機器人和人工智能的世界里,理論算法和物理世界之間的橋梁——被稱為具身智能——往往是復雜而昂貴的。Hiwonder LeRobot SO-ARM101改變了這一點。它不僅僅是另一個機械臂套件;它是一個完全開源的雙臂平臺,專門為模仿學習而設(shè)計,無縫集成到擁抱臉LeRobot生態(tài)系統(tǒng)中。

機器人人工智能的世界里,理論算法和物理世界之間的橋梁——被稱為具身智能——往往是復雜而昂貴的。Hiwonder LeRobot SO-ARM101改變了這一點。它不僅僅是另一個機械臂套件;它是一個完全開源的雙臂平臺,專門為模仿學習而設(shè)計,無縫集成到擁抱臉LeRobot生態(tài)系統(tǒng)中。

如果你拿著這個工具包,你就拿著一把通往現(xiàn)實世界人工智能機器人最容易進入的大門之一的鑰匙。本指南將引導您完成開箱,設(shè)置和運行您的第一個ai驅(qū)動任務(wù)。

1. 在開始之前:套件概述和先決條件

首先,了解你所擁有的。SO-ARM101是一個領(lǐng)導者-追隨者系統(tǒng)。你可以親自教領(lǐng)導手臂,然后跟隨手臂學會自主模仿任務(wù)。

2. 環(huán)境設(shè)置

步驟1:安裝Miniconda

?Windows系統(tǒng)安裝

①下載Miniconda包

Miniconda官方安裝程序

找到Miniconda3-py311_25.7.0-2-Windows-x86_64.exe并下載到您的計算機。

③更改包源

anaconda |鏡像網(wǎng)站幫助|清華開源鏡像

單擊鏈接以訪問Miniconda軟件存儲庫,并找到下圖中突出顯示的第三方源代碼。

按Win + R打開控制面板,輸入cmd,打開終端。

在終端輸入要生成的命令。condarc文件。

要獲得完整的指南,您可以查看Hiwonder LeRobot教程

3. 魔術(shù):你的第一個模仿學習項目

設(shè)置完成后,讓我們讓機器人學習一個簡單的拾取和放置任務(wù)。

第一階段:數(shù)據(jù)收集——邊做邊教

概念:你將使用先導臂執(zhí)行任務(wù)20-30次。系統(tǒng)會記錄下一切。

過程:

1. 在工作區(qū)中定位目標對象(例如,一個彩色的立方體)。

2. 運行數(shù)據(jù)收集腳本:

3.物理抓取和操縱先導臂完成完整的任務(wù):接近,抓住,抬起,移動,釋放。

4. 系統(tǒng)同步記錄:

所有伺服關(guān)節(jié)角度。

抓手相機拍攝的視頻(詳細視圖)。

來自外部攝像機的視頻(上下文視圖)。

5. 重復進行多次演示。更多的數(shù)據(jù)=更好的模型。

第二階段:模型訓練-創(chuàng)造“大腦”

概念:LeRobot框架使用您的演示數(shù)據(jù)來訓練Action Chunking Transformer (ACT)模型,這是一種最先進的模仿學習算法。

過程:

?數(shù)據(jù)被自動格式化為數(shù)據(jù)集。

?用如下命令開始訓練:

3. 訓練運行在你的GPU上。你可以監(jiān)控損失,它會隨著時間的推移而減少,這意味著模型正在學習復制你的行為。多虧了hug Face的集成,你甚至可以從一個共享的預訓練模型開始,以加快速度。

第三階段:自主執(zhí)行——看著它學習

概念:將訓練好的模型部署到跟隨臂上進行實時推理。

真相時刻:

1. 運行部署腳本:

2. 追隨者之臂將會復活。它將嘗試執(zhí)行拾取和放置任務(wù),只使用它的雙攝像頭視覺來定位物體,并使用它的訓練模型來決定行動。

3.第一次嘗試并不完美,但這是在行動中體現(xiàn)的AI——一個感知、決定和行動的物理系統(tǒng)。

4. 專業(yè)提示,故障排除和下一步

使用BusLinker軟件:BusLinker V3.0 GUI非常適合實時伺服監(jiān)控,測試單個運動和排除連接問題。

常見的陷阱:

?“Servos not found”:檢查Linux (sudo chmod 666 /dev/ ttyacm0)上的USB權(quán)限,并仔細檢查電源/數(shù)據(jù)線連接。

?抖動運動:確保機械結(jié)構(gòu)完全擰緊,并且使用正確,穩(wěn)定的電源。

?訓練錯誤:驗證您的Conda環(huán)境(lerobot)是活動的,并且安裝了所有依賴項。

從這里到哪里去:

?實驗:嘗試不同的任務(wù)(堆、推、畫)。

?探索擁抱中心:下載社區(qū)數(shù)據(jù)集和模型,立即嘗試。

?更深入:修改ACT模型架構(gòu),或在初始模仿學習之后進行強化學習實驗。

?貢獻:將您自己的數(shù)據(jù)集和訓練過的模型分享回hug Face社區(qū),以幫助他人。

結(jié)論:不僅僅是一個工具包,一個社區(qū)護照

Hiwonder SO-ARM101揭開了嵌入式AI的神秘面紗。在一個周末,你可以從打開箱子到擁有一個向你學習的機器人。它真正的力量在于它的開源理念和擁抱臉的深度集成,將您直接連接到全球創(chuàng)新者社區(qū)。

這不僅僅是制造一個機器人;這是關(guān)于建設(shè)未來,一次一個示范?,F(xiàn)在,去教它一些神奇的東西吧。

本文編譯自hackster.io

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