LeRobot

실용 로봇을 위한 최첨단 기계 학습

🤗 LeRobot은 SO-ARM101과 같은 저렴한 로봇 팔부터 완전한 휴머노이드까지, 실제 로봇을 제어하기 위한 하드웨어 비종속적(hardware-agnostic)이고 Python 네이티브 인터페이스를 제공합니다. 또한 로봇이 생성하는 데이터셋을 기록하고 저장하며 공유하는 도구를 제공합니다. 모든 데이터셋은 표준화된 LeRobotDataset 형식(동기화된 비디오 + 액션/상태 데이터)을 사용하며, Hugging Face Hub에서 직접 스트리밍할 수 있습니다.

🤗 이 데이터 위에 LeRobot은 ACT와 같은 경량 모방 학습 모델부터 π₀ 및 SmolVLA와 같은 대규모 비전-언어-액션 모델에 이르기까지 최첨단 정책을 구현합니다. 모든 정책은 동일한 소수의 CLI 명령으로 학습, 공유 및 배포할 수 있습니다.

목표: 로봇공학의 진입 장벽을 낮추어, 누구나 공유 데이터셋과 사전 학습된 모델에 기여하고 그 혜택을 누릴 수 있도록 하는 것입니다.

작동 방식

원격 조작 → 기록 → 학습 → 배포

1. 원격 조작 - 리더 암, 키보드 또는 휴대폰을 사용하여 로봇을 직접 제어하여 로봇이 사용자의 움직임에서 학습할 수 있도록 합니다.
2. Record - 각 데모는 데이터셋으로 저장됩니다: 동기화된 카메라 비디오와 사용자가 수행한 동작입니다.
3. Train - 정책(로봇을 제어할 신경망)이 시연을 모방하도록 학습합니다.
4. 배포 - 훈련된 정책을 로봇에서 실행하여 작업을 스스로 완료하는 모습을 확인합니다.

시작하기

이곳이 처음이신가요? 설치 전에 LeRobot 데이터셋이 어떤 모습인지 확인해 보세요:

👀 먼저 데이터셋 보기

lerobot/svla_so101_pickplace를 LeRobot Dataset Visualizer에서 열어 로봇의 상태와 동작을 프레임별로, 설치할 것 없이 카메라 녹화 영상과 함께 확인해 보세요. Hub의 모든 LeRobot 데이터셋, 사용자 자신의 데이터셋도 포함됩니다. 사용 방법을 참고하세요.

직접 사용해 보시겠습니까? LeRobot 설치 후, 원하는 경로를 선택하세요:

문서 탐색

자주 발생하는 문제

문제가 발생합니까? 가장 흔한 문제 몇 가지:

• 흐릿하거나 사용할 수 없는 카메라 영상 - 해상도보다 조명이 더 중요합니다. 카메라 배치 및 조명을 참조하세요.
• 빌드 또는 설치 오류 (cmake, ffmpeg, CUDA) - 설치 가이드의 문제 해결 섹션을 참조하세요.
• 어떤 정책이 GPU에 적합한지 확실하지 않나요 - Compute & Hardware Guide를 확인하세요.
• 여전히 막막하신가요? Discord에서 질문해 보세요. 커뮤니티(그리고 LeRobot 팀)가 도움을 드릴 준비가 되어 있습니다.