Lekiwi移动机器人使用教程

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黑色主动臂使用5V6A电源适配器，白色从动臂使用12V5A电源适配器

[lerobot-Lekiwi.zip]

本教程仓库代码保持为2026年3月1日之前的Lerobot经过测试的稳定版本，目前Huggingface对Lerobot进行了非常庞大的升级，增加了非常多的新功能，如果需要体验最新的教程请跟随官方文档进行操作。

Lekiwi 是由 SIGRobotics-UIUC 发起的一个完全开源的机器人小车项目。它包含详细的 3D 打印文件和操作指南，设计上与 LeRobot 模仿学习框架兼容。它支持 SO101 机器人手臂，从而实现完整的模仿学习流程。

在Fusion360 在线 CAD中可以可视化精确的组件位置。

URDF文件

在线URDF预览https://urdf.d-robotics.cc/

image – 1

主要特点

开源且低成本： Lekiwi 提供了一种开源、低成本的机器人小车解决方案。
与 LeRobot 集成：专为与 LeRobot 平台集成而设计。
丰富的学习资源：提供全面的开源学习资源，包括组装和校准指南，以及测试、数据收集、训练和部署的教程，帮助用户快速入门并开发机器人应用。
兼容 Nvidia：可与 reComputer Mini J4012 Orin NX 16 GB 搭配使用。
多场景应用：适用于教育、科学研究、自动化生产和机器人领域，帮助用户在各种复杂任务中实现高效且精准的机器人操作。

JUXI 仅对硬件本身的质量负责。教程严格按照官方文档更新。如果您遇到实在无法解决的软件问题或环境依赖问题，请及时向 LeRobot 平台或 LeRobot Discord 频道报告问题。

注意

Lekiwi 底盘中的所有舵机需要 12V 电源供电。对于使用 5V 机器人手臂的用户，我们提供了 12V 转 5V 降压转换模块。请注意，您需要自行进行电路修改。
12V 电源 - 如果需要，您可以在结账时选择此选项。如果您已经拥有 12V 电源，只需将电源输出接口转换为 5521 DC 插头即可。
树莓派控制器和摄像头 - 这些需要通过订单界面单独购买。

物料清单 (BOM)

初始系统环境

对于 Ubuntu x86:

Ubuntu 22.04
CUDA 12+
Python 3.10
Torch 2.6

对于 Jetson Orin:

Jetson JetPack 6.0
Python 3.10
Torch 2.3+

对于树莓派:

树莓派5 4G~16G

设置 SSH

设置好树莓派后，您应该启用并配置SSH（安全外壳协议），这样您就可以从笔记本电脑登录到树莓派，而无需在树莓派上连接屏幕、键盘和鼠标。您可以在这里找到一个很棒的教程。您可以通过命令提示符 (cmd) 登录到树莓派，或者如果您使用 VSCode，则可以使用此扩展程序。

3D打印指南

部件

我们提供以下3D打印部件的可打印STL文件。这些部件可以使用通用PLA耗材在消费级FDM打印机上打印。我们在Bambu Lab P1S打印机上进行了测试。对于所有组件，我们只需加载到bambuslicer中，自动旋转和排列，启用任何推荐的支撑，然后打印。

打印参数

提供的STL文件可以在许多FDM打印机上直接打印。以下是测试和建议的设置，其他设置也可能有效。

材料：PLA+
喷嘴直径和精度：0.2mm喷嘴直径，层高0.2mm
填充密度：15%
打印速度：150 mm/s
如果需要，将G代码（切片文件）上传到打印机并打印

安装 LeRobot

在您的 Raspberry Pi 上：

1. 安装 Miniconda:

Python

mkdir -p ~/miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm ~/miniconda3/miniconda.sh

2. 重启 Shell

在您的 Shell 中复制粘贴以下命令：source ~/.bashrc 或对于 Mac 用户：source ~/.bash_profile 或 source ~/.zshrc（如果您使用的是 zshell）

3. 为 LeRobot 创建并激活一个新的 Conda 环境

Python

conda create -y -n lerobot python=3.10

然后激活您的 Conda 环境（每次打开 Shell 使用 LeRobot 时都需要执行此操作！）：

Bash

conda activate lerobot

4. 克隆 LeRobot：

Bash

git clone https://github.com/huggingface/lerobot.git ~/lerobot

5. 在您的环境中安装 ffmpeg：

使用 miniconda 时，在您的环境中安装 ffmpeg：

PowerShell

conda install ffmpeg -c conda-forge

这通常会为你的平台安装使用 libsvtav1 编码器编译的 ffmpeg 7.X。如果不支持 libsvtav1（可以通过 ffmpeg -encoders 查看支持的编码器），你可以：

【适用于所有平台】显式安装 ffmpeg 7.X：

conda install ffmpeg=7.1.1 -c conda-forge

【仅限 Linux】安装 ffmpeg 的构建依赖并从源码编译支持 libsvtav1 的 ffmpeg，并确保使用的 ffmpeg 可执行文件是正确的，可以通过 which ffmpeg 确认。

如果你遇到以下报错，也可以使用上述命令解决。

5. 在您的环境中安装 ffmpeg： – 1

6. 安装带有 feetech 电机依赖的 LeRobot：

Bash

cd ~/lerobot && pip install --no-binary=av -e ".[feetech]"
pip install -e ".[lekiwi]"

7. 设置连接时间

lerobot\src\lerobot\robots\lekiwi目录下找到config_lekiwi.py

connection_time_s: int = 7200 # 也就是2小时

7. 设置连接时间 – 1

C. 在笔记本电脑上安装 LeRobot

如果您已经在笔记本电脑上安装了 LeRobot，可以跳过此步骤，否则请按照我们在 Raspberry Pi 上的相同步骤进行操作。

我们会频繁使用命令提示符 (cmd)。如果您对使用 cmd 不熟悉，或者想复习命令行的使用，可以参考这里：[命令行速成课程](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn_web_development/Getting_started/Environment_setup/Command_line)

在您的电脑上：

2. 重启 Shell

在您的 Shell 中复制粘贴以下命令：source ~/.bashrc 或对于 Mac 用户：source ~/.bash_profile 或 source ~/.zshrc（如果您使用的是 zshell）

2. 重启 Shell – 1

3. 为 LeRobot 创建并激活一个新的 Conda 环境

Bash

conda create -y -n lerobot python=3.10

然后激活您的 Conda 环境（每次打开 Shell 使用 LeRobot 时都需要执行此操作！）：

Bash

conda activate lerobot

4. 克隆 LeRobot：

Bash

git clone https://github.com/huggingface/lerobot.git ~/lerobot

5. 在您的环境中安装 ffmpeg：

使用 miniconda 时，在您的环境中安装 ffmpeg：

PowerShell

conda install ffmpeg -c conda-forge

这通常会为你的平台安装使用 libsvtav1 编码器编译的 ffmpeg 7.X。如果不支持 libsvtav1（可以通过 ffmpeg -encoders 查看支持的编码器），你可以：

【适用于所有平台】显式安装 ffmpeg 7.X：

conda install ffmpeg=7.1.1 -c conda-forge

【仅限 Linux】安装 ffmpeg 的构建依赖并从源码编译支持 libsvtav1 的 ffmpeg，并确保使用的 ffmpeg 可执行文件是正确的，可以通过 which ffmpeg 确认。

如果你遇到以下报错，也可以使用上述命令解决。

5. 在您的环境中安装 ffmpeg： – 1

6. 安装带有 feetech 电机依赖的 LeRobot：

Bash

cd ~/lerobot && pip install --no-binary=av -e ".[feetech]"
pip install -e ".[lekiwi]"

配置电机

6. 安装带有 feetech 电机依赖的 LeRobot： – 1

6. 安装带有 feetech 电机依赖的 LeRobot： – 2

1.查找与机械臂相关联的 USB 端口

要找到单个电机的正确端口，请运行以下实用脚本两次：

Bash

lerobot-find-port

示例输出（例如，在 Mac 上为 /dev/tty.usbmodem575E0031751，或在 Linux 上可能为 /dev/ttyACM0）：

示例输出（例如，在 Mac 上为 /dev/tty.usbmodem575E0032081，或在 Linux 上可能为 /dev/ttyACM1）：

故障排除：在 Linux 上，您可能需要通过以下命令授予 USB 端口访问权限：

Bash

sudo chmod 666 /dev/ttyACM0
sudo chmod 666 /dev/ttyACM1

2.配置您的电机（成品可跳过该步骤）

依次插入您的底盘的每一个电机并运行以下脚本，他会先初始化机械臂（ID 6..1）的舵机，然后再初始化底盘舵机，将其 ID 设置为（ID 9..7）的舵机，如果你已经校准过机械臂，可以连续按回车不断覆盖和跳过：

Bash

lerobot-setup-motors \
    --robot.type=lekiwi \
    --robot.port=/dev/tty.usbmodem58760431551 # <- paste here the port found at previous step

2.配置您的电机（成品可跳过该步骤） – 1

3.设置HuggingFace国内镜像

Ubuntu

Shell

sudo nano ~/.bashrc

# 在文件末尾加入
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

Shell

source ~/.bashrc
echo $HF_ENDPOINT

# 输出
# https://hf-mirror.com

Shell

sudo nano ~/.zshrc

# 在文件末尾加入
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

Shell

source ~/.zshrc

# 输出
# https://hf-mirror.com

①创建Token

https://huggingface.co/settings/tokens

①创建Token – 1

①创建Token – 2

①创建Token – 3

②记录Token

例如，我的是：

Shell

hf_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

③绑定Token

Shell

hf auth login

hf auth whoami

③绑定Token – 1

④创建Dataset Repo

记下Owner和Dateset name，即后续需要的<hf_username>和<dateset_repo_id>

④创建Dataset Repo – 1

④创建Dataset Repo – 2

④创建Dataset Repo – 3

4.更新配置！！！

LeKiwi LeRobot 和笔记本电脑上的配置文件应保持一致。首先，我们需要找到移动机械臂的树莓派的 IP 地址。这与用于 SSH 的 IP 地址相同。我们还需要找到笔记本电脑上主动臂舵机驱动板的 USB 端口以及 LeKiwi 上舵机驱动板的端口。可以通过以下脚本找到这些端口。

在 Linux 上，您可能需要通过运行以下命令来授予 USB 端口的访问权限：

Bash

sudo chmod 666 /dev/ttyACM0
sudo chmod 666 /dev/ttyACM1

重要提示：现在您已经获得了主动臂的端口以及Lekiwi的机械臂的 IP 地址，请在网络配置中更新 ip，在主动臂配置中更新 port，并在 LeKiwi 配置中更新 port，remote_ip。

在example\lekiwi目录下修改这四个文件

4.更新配置！！！ – 1

①修改teleoperate.py

remote_ip:树莓派的ip地址

port:主动臂连接到电脑或者linux时的端口号

①修改teleoperate.py – 1

②修改record.py

HF_REPO_ID：huggingface的用户名和数据集名称

remote_ip:树莓派的ip地址

port:主动臂连接到电脑或者linux时的端口号

②修改record.py – 1

③修改replay.py

remote_ip:树莓派的ip地址

<hf_username>/<dataset_repo_id>，即huggingface的用户名和数据集名称

③修改replay.py – 1

校准

现在我们需要校准主动臂和从动臂。全向轮的舵机无需校准。

校准从动臂（安装在Lekiwi底座上）

在您的电脑上运行以下命令以校准主动臂。注意：这里显示的图片是 SO101 型号的示例。

Bash

lerobot-calibrate \
    --teleop.type=so100_leader \
    --teleop.port=/dev/tty.usbmodem58760431551 \ #修改为找到的端口号
    --teleop.id=my_awesome_leader_arm

现在在您的 Raspberry Pi 上运行以下命令以校准 LeKiwi 上的从动臂。忽略它当前在桌上的位置——正常校准应在安装到Lekiwi底盘上时进行。

Bash

lerobot-calibrate \
    --robot.type=lekiwi \
    --robot.id=my_awesome_kiwi

我们统一了大多数机器人的标定方法。首先，我们需要将机器人移动到每个关节都处于其可活动范围中间的位置，然后按下按钮。其次，我们将所有关节在其移动一遍。您可以在这里Enter找到SO101的相同标定过程视频作为参考。

F. 远程操作

打开新的Anaconda Prompt

校准从动臂（安装在Lekiwi底座上） – 1

如果您使用的是 Mac，可能需要授予“终端”访问键盘进行远程操作的权限。请前往“系统偏好设置”>“安全性与隐私”>“输入监视”，然后勾选“终端”复选框。

要进行远程操作，请通过 SSH 登录到您的 Raspberry Pi，并运行以下命令激活环境 conda activate lerobot，然后运行以下脚本：

Bash

python -m lerobot.robots.lekiwi.lekiwi_host --robot.id=my_awesome_kiwi

校准从动臂（安装在Lekiwi底座上） – 2

接着，在您的笔记本电脑上，也运行以下命令激活环境 conda activate lerobot，然后运行以下脚本：

Bash

python examples/lekiwi/teleoperate.py

你的笔记本电脑屏幕上应该会显示类似这样的界面：[INFO] Connected to remote robot at tcp://172.17.133.91:5555 and video stream at tcp://172.17.133.91:5556.现在你可以移动控制臂，并使用键盘上的 (W, A, S, D) 键控制机器人前进、左转、后退、右转。使用 (Z, X) 键控制机器人左转或右转。使用 (R, F) 键可以增加或减少移动机器人的速度。共有三种速度模式，请参见下表：

如果您使用不同的键盘，您可以在LeKiwiClientConfig中更改每个命令的按键设置。

通信故障排查

如果您在连接移动机器人 SO101 时遇到问题，请按照以下步骤诊断并解决问题。

1.验证 IP 地址配置

确保配置文件中设置了正确的 Raspberry Pi IP 地址。要检查 Raspberry Pi 的 IP 地址，请运行以下命令（在 Pi 的命令行中）：

Bash

hostname -I

2.检查笔记本电脑/PC 是否能访问 Pi

尝试从笔记本电脑 ping Raspberry Pi：

Bash

ping <your_pi_ip_address>

如果 ping 失败：

确保 Pi 已开机并连接到同一网络。
检查 Pi 上是否启用了 SSH。

3.尝试 SSH 连接

如果无法通过 SSH 登录到 Pi，可能是连接不正确。请使用以下命令：

Bash

ssh <your_pi_user_name>@<your_pi_ip_address>

例如ssh pi@192.168.0.106

如果出现连接错误：

确保 Pi 上启用了 SSH，可以运行以下命令：

Bash

sudo raspi-config

然后导航到：Interfacing Options -> SSH 并启用它。

4.配置文件一致性！！！

确保笔记本电脑/PC 和 Raspberry Pi 上的配置文件完全一致。

G. 记录数据集

在熟悉远程操作后，您可以使用 LeKiwi 记录您的第一个数据集。

要在 LeKiwi 上启动程序，请通过 SSH 连接到您的 Raspberry Pi，并运行以下命令以激活环境并启动脚本：

Bash

conda activate lerobot

python -m lerobot.robots.lekiwi.lekiwi_host --robot.id=my_awesome_kiwi

如果您希望使用 Hugging Face hub 功能上传数据集，并且之前尚未登录，请确保使用写入权限的令牌登录，该令牌可以从 Hugging Face 设置中生成：

Bash

hf auth login

将您的 Hugging Face 仓库名称存储在变量中以运行以下命令：

Bash

hf auth whoami

然后在您的笔记本电脑上运行以下命令以记录 2 个回合并将数据集上传到 hub：

Bash

python examples/lekiwi/record.py

H. 可视化数据集

如果您上传了数据集，可以通过在线可视化您的数据集，复制并粘贴以下命令生成的仓库 ID：

Bash

echo *${HF_USER}*/my_lekiwi_dataset

如果您没有上传数据集，也可以在本地进行可视化（浏览器窗口可以通过 http://127.0.0.1:9090 打开可视化工具）：

Bash

python lerobot/scripts/visualize_dataset_html.py \
  --repo-id *${HF_USER}*/lekiwi_test \
  --local-files-only 1

可视化一个数据集（可跳过，可尝试）

Bash

echo ${HF_USER}/my_lekiwi_dataset

如果您上传了数据集，您也可以在本地通过以下命令进行可视化：

Python

lerobot-dataset-viz \
  --repo-id ${HF_USER}/my_lekiwi_dataset \

如果您没有上传数据集，您也可以通过以下命令在本地进行可视化：

Python

lerobot-dataset-viz \
  --repo-id juxi/my_lekiwi_dataset \

这里，juxi 是数据收集时自定义的 repo_id 名称。

数据收集技巧

一旦您熟悉了数据记录，就可以创建更大的数据集用于训练。一个不错的入门任务是抓取不同位置的物体并将其放入容器中。我们建议至少录制 50 个片段，每个位置 10 个片段。保持摄像头位置固定，并在整个录制过程中保持一致的抓取动作。同时，确保您操作的物体在摄像头画面中清晰可见。一个简单的判断标准是，您应该能够仅通过观察摄像头画面就完成这项任务。

在接下来的章节中，您将训练您的神经网络。在获得可靠的抓取性能后，您可以开始在数据采集过程中引入更多变化，例如增加抓取位置、采用不同的抓取技术以及改变相机位置。

避免过快地增加过多的变化，因为这可能会影响你的结果。

如果您想深入了解这个重要话题，可以查看我们撰写的关于优秀数据集构成要素的博客文章。

故障排除：

在 Linux 系统中，如果在数据记录过程中左右箭头键和 Esc 键不起作用，请确保已设置$DISPLAY环境变量。请参阅pynput 的限制

I. 回放一个回合

现在尝试在您的机器人上回放第一个回合：

Bash

python examples/lekiwi/replay.py

恭喜🎉，你的机器人已经准备好自主学习任务了。请按照本教程的训练部分开始训练它：真实世界机器人入门

K. 评估你的策略

确保更改remote_ip, port, HF_MODEL_ID

修改evaluate.py

HF_MODEL_ID="<hf_username>/<model_repo_id>" 修改为训练上传到huggingface上的数据集名称（如果上传到huggingface的话）或训练后将模型导出到本地的目录

HF_DATASET_ID="<hf_username>/<eval_dataset_id>" 改为自己创建的用户名和 eval_数据集名称

remote_ip：树莓派ip地址

修改evaluate.py – 1

然后运行以下命令：

Bash

python examples/lekiwi/evaluate.py

数据集的名称以 eval 开头，以反映你正在运行推理（例如 ${HF_USER}/eval_act_lekiwi_test）。
如果评估阶段遇到File exists: 'home/xxxx/.cache/huggingface/lerobot/xxxxx/juxi/eval_xxxx'请先删除eval_开头的这个文件夹再次运行程序。

仿真训练可参考

https://github.com/Ekumen-OS/lekiwi/tree/main

https://github.com/SIGRobotics-UIUC/LeKiwi-sim

帮助 🙋‍

对于硬件问题，请联系客户服务。对于使用问题，请加入 Discord。

LeRobot 平台

LeRobot Discord 频道

I2C 通信

串口通信

Lekiwi移动机器人使用教程 ​

主要特点 ​

物料清单 (BOM) ​

初始系统环境 ​

设置 SSH ​

3D打印指南 ​

部件 ​

打印参数 ​

安装 LeRobot ​

1. 安装 Miniconda: ​

2. 重启 Shell ​

3. 为 LeRobot 创建并激活一个新的 Conda 环境 ​

4. 克隆 LeRobot： ​

5. 在您的环境中安装 ffmpeg： ​

6. 安装带有 feetech 电机依赖的 LeRobot： ​

7. 设置连接时间 ​

C. 在笔记本电脑上安装 LeRobot ​

1. 安装 Miniconda: ​

2. 重启 Shell ​

3. 为 LeRobot 创建并激活一个新的 Conda 环境 ​

4. 克隆 LeRobot： ​

5. 在您的环境中安装 ffmpeg： ​

6. 安装带有 feetech 电机依赖的 LeRobot： ​

配置电机 ​

1.查找与机械臂相关联的 USB 端口 ​

2.配置您的电机（成品可跳过该步骤） ​

3.设置HuggingFace国内镜像 ​

①创建Token ​

②记录Token ​

③绑定Token ​

④创建Dataset Repo ​

4.更新配置！！！ ​

①修改teleoperate.py ​

②修改record.py ​

③修改replay.py ​

校准 ​

校准从动臂（安装在Lekiwi底座上） ​

F. 远程操作 ​

通信故障排查 ​

1.验证 IP 地址配置 ​

2.检查笔记本电脑/PC 是否能访问 Pi ​

3.尝试 SSH 连接 ​

4.配置文件一致性！！！ ​

G. 记录数据集 ​

H. 可视化数据集 ​

可视化一个数据集（可跳过，可尝试） ​

数据收集技巧 ​

故障排除： ​

I. 回放一个回合 ​

K. 评估你的策略 ​

修改evaluate.py ​

帮助 🙋‍ ​

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安装 LeRobot

1. 安装 Miniconda:

2. 重启 Shell

3. 为 LeRobot 创建并激活一个新的 Conda 环境

4. 克隆 LeRobot：

5. 在您的环境中安装 ffmpeg：

6. 安装带有 feetech 电机依赖的 LeRobot：

7. 设置连接时间

C. 在笔记本电脑上安装 LeRobot

1. 安装 Miniconda:

2. 重启 Shell

3. 为 LeRobot 创建并激活一个新的 Conda 环境

4. 克隆 LeRobot：

5. 在您的环境中安装 ffmpeg：

6. 安装带有 feetech 电机依赖的 LeRobot：

配置电机

1.查找与机械臂相关联的 USB 端口

2.配置您的电机（成品可跳过该步骤）

3.设置HuggingFace国内镜像

①创建Token

②记录Token

③绑定Token

④创建Dataset Repo

4.更新配置！！！

①修改teleoperate.py

②修改record.py

③修改replay.py

校准

校准从动臂（安装在Lekiwi底座上）

F. 远程操作

通信故障排查

1.验证 IP 地址配置

2.检查笔记本电脑/PC 是否能访问 Pi

3.尝试 SSH 连接

4.配置文件一致性！！！

G. 记录数据集

H. 可视化数据集

可视化一个数据集（可跳过，可尝试）

数据收集技巧

故障排除：

I. 回放一个回合

K. 评估你的策略

修改evaluate.py

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