# LeRobot
**面向真实世界机器人技术的先进机器学习**
🤗 LeRobot 提供了一个与硬件无关、原生基于 Python 的接口，用于控制真实机器人——从经济实惠的机械臂（如 SO-ARM101）到完整的人形机器人。此外，它还提供了记录、存储和共享这些机器人所生成数据集的工具。每个数据集都采用标准化的 **LeRobotDataset** 格式（同步的视频 + 动作/状态数据），并可以直接从 [Hugging Face Hub](https://huggingface.co/lerobot) 进行流式传输。
🤗 在此数据之上，LeRobot 实现了最先进的策略——从 ACT 等轻量级模仿学习模型，到 π₀ 和 SmolVLA 等大型视觉-语言-动作模型——所有这些模型都可以通过同一组 CLI 命令进行训练、共享和部署。
目标：降低机器人领域的入门门槛，让所有人都能为共享数据集和预训练模型做出贡献，并从中受益。
## 工作原理
**远程操作 → 录制 → 训练 → 部署**
1. **远程操作** - 由您亲自控制机器人（通过主臂、键盘或手机），使其能够从您的动作中学习。
2. **记录** - 每个演示都会保存为一个数据集：同步的摄像头视频以及您执行的操作。
3. **训练** - 策略（用于控制机器人的神经网络）学习模仿您的演示。
4. **部署** - 在机器人上运行训练好的策略，并观察其自主完成任务。
## 快速入门
初次使用？在安装任何内容之前，先看看 LeRobot 数据集长什么样：
👀 先查看数据集
打开 lerobot/svla_so101_pickplace 在 使用 LeRobot Dataset Visualizer 查看其摄像头
机器人的状态和动作，逐帧呈现，无需安装任何内容。它适用于 Hub 上的任何 LeRobot 数据集，包括您自己的数据集。请参阅 如何使用它。
准备好亲自尝试了吗？[安装 LeRobot](./installation)，然后选择你的路径：
🔧 我有一个机器人
LeRobot 支持多种机械臂和移动机器人。热门选择：
SO-101 - 我们的旗舰低成本机械臂
LeKiwi - 顶部装有机械臂的移动底盘
Koch v1.1 - 社区长期以来的热门选择
或在侧边栏的 Robots 下找到您的
组装并校准完成后，录制一个数据集，并通过模仿学习教程训练您的第一个策略——或者使用 LeLab（一个用于相同工作流的浏览器 GUI）完全跳过 CLI。
💻 尚无硬件
您仍然可以在没有机器人的情况下训练和评估策略：
在
数据集可视化
在现有
LeRobot 数据集
来自 Hub
在模拟环境中进行评估，并与 LIBERO 或 Meta-World 等基准进行对比
试试免费的 Colab 笔记本 - 无需安装任何内容
🤝 我想参与贡献
首先阅读贡献指南，然后添加新策略或自带硬件。
## 探索文档
📋 速查表
所有 LeRobot CLI 命令，可直接复制粘贴使用。
🖥️ 计算与硬件指南
哪种策略适合您的 GPU，以及训练需要多长时间。
🗂️ LeRobotDataset
从 Hub 加载、流式传输和可视化机器人数据集。
🖼 LeLab
用于校准、录制和训练的浏览器 GUI - 无需使用 CLI。
🧠 策略
从我们推荐的初始策略 ACT 开始——或在侧边栏中浏览 SmolVLA、π₀ 等更多选项。
🎮 模拟与基准测试
在接触真实硬件之前，先在 LIBERO 等模拟基准上训练和评估。
## 常见问题
遇到问题？以下是几个最常见的问题：
- **模糊或无法使用的摄像头画面** - 光照比分辨率更重要。请参阅 [摄像头放置与光照](./cameras#camera-placement-and-lighting)。
- **构建或安装错误**（`cmake`、`ffmpeg`、CUDA）- 请参阅[安装指南](./installation#troubleshooting)中的故障排除部分。
- **不确定哪种策略适合您的 GPU** - 请查看 [Compute & Hardware Guide](./hardware_guide)。
- **仍然卡住了？** 在 [Discord](https://discord.gg/s3KuuzsPFb) 上提问——社区（以及 LeRobot 团队）会提供帮助。