Lekiwi移動機器人用戶指南

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黑色主動臂使用5V 6A電源適配器，白色被動臂使用12V 5A電源適配器

[lerobot-Lekiwi.zip]

本教程庫中的代碼保持在2026年3月1日之前測試的Lerobot穩定版，目前Huggingface對Lerobot進行了非常大幅度的升級，增加了大量新功能，如需體驗最新教程，請跟隨官方文檔進行操作。

Lekiwi是由SIGRobotics-UIUC發起的完全開源的機器人汽車項目，包含詳細的3D打印文件和操作指南，旨在兼容LeRobot模仿學習框架，支持SO101機械臂，從而實現完整的模仿學習過程。

在Fusion360 在線 CAD中可以可視化精確的組件位置。

URDF文件

在線URDF預覽 https://urdf.d-robotics.cc/

image – 1

主要特點

開源和低成本：Lekiwi提供了一個開源、低成本的機器人汽車解決方案。
與LeRobot集成：專爲與LeRobot平臺集成而設計。
豐富學習資源：提供全面的開源學習資源，包括組裝和校準指南，以及測試、數據採集、培訓、部署教程，幫助用戶快速上手開發機器人應用。
與Nvidia兼容：可與reComputer Mini J4012 Orin NX 16 GB結合使用。
多場景應用：適用於教育、科研、自動化生產、機器人領域，幫助用戶在各種複雜任務中實現高效精準的機器人操作。

JUXI僅對硬件本身質量負責，教程嚴格按照官方文檔更新，如遇到軟件問題或環境依賴問題確實無法解決，請及時向LeRobot 平臺或LeRobotDiscord反映問題。

注意

Lekiwi底盤中的所有伺服都需要12V電源。對於使用5V機械臂的用戶，我們提供12V至5V降壓轉換模塊。請注意，您需要自己修改電路。
12V電源-如果需要，您可以在結賬時選擇此選項。如果您已經有12V電源，只需將電源輸出接口轉換爲5521 DC插頭即可。
Raspberry Pi控制器和攝像頭——這些需要通過訂單界面單獨購買。

物料清單（BOM）

初始系統環境

對於Ubuntu x86：

Ubuntu 22.04
CUDA 12+
Python 3.10
Torch 2.6

對於Jetson Orin：

Jetson JetPack 6.0
Python 3.10
Torch 2.3+

對於樹莓派：

樹莓派5 4G~16G

設置SSH

設置樹莓派後，您應該啓用並配置SSH（安全外殼協議），這樣您就可以從筆記本電腦登錄樹莓派，而無需將屏幕、鍵盤和鼠標連接到樹莓派。您可以在這裏找到一個很棒的教程。您可以通過命令提示符（cmd）登錄樹莓派，或者如果您使用VSCode，則可以使用此擴展。

3D打印指南

組件

我們爲以下3D打印零件提供可打印的STL文件。這些零件可以使用通用PLA燈絲在消費級FDM打印機上打印。我們在Bambu Lab P1S打印機上對它們進行了測試。對於所有組件，我們只需將它們加載到Bambuslicer中，自動旋轉和排列它們，啓用任何推薦的支撐，然後進行打印。

打印參數

提供的STL文件可以直接打印在許多FDM打印機上。以下是經過測試和推薦的設置；其他設置也可能有效。

材質：PLA+
噴嘴直徑及精度：噴嘴直徑0.2mm，層高0.2mm
填充密度：15%
打印速度：150毫米/秒
如有必要，將G代碼（切片文件）上傳到打印機並打印

安裝LeRobot

在您的樹莓派上：

1.安裝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.重啓Shell

在Shell中複製並粘貼以下命令：source ~/.bashrc或Mac用戶：source ~/.bash_profile或source ~/.zshrc（如果您使用的是zshell）

3.爲LeRobot創建和激活一個新的Conda環境

Python

conda create -y -n lerobot python=3.10

然後激活您的Conda環境（每次打開Shell以使用LeRobot時都需要這樣做！）：

Bash

conda activate lerobot

4.克隆LeRobot：

Bash

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

5.在您的環境中安裝ffmpeg：

使用minicon da時，在您的環境中安裝ffmpeg：

PowerShell

conda install ffmpeg -c conda-forge

這通常會爲您的平臺安裝使用libsvtav1編碼器編譯的ffmpeg 7. X。如果不支持libsvtav1（您可以通過ffmpeg -encoders檢查支持的編碼器），您可以：

[適用於所有平臺]顯式安裝ffmpeg 7. X：

conda install ffmpeg=7.1.1 -c conda-forge

[僅Linux]安裝ffmpeg的構建依賴項並從源代碼編譯支持libsvtav1的ffmpeg，並確保使用的ffmpeg可執行文件是正確的，這可以通過which ffmpeg來確認。

如果遇到以下錯誤，也可以使用上述命令解決。

5.在您的環境中安裝ffmpeg： – 1

6.安裝具有feetech電機依賴項的LeRobot：

Bash

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

7. 設置連接時間

lerobot\src\lerobot\robots\lekiwi目錄下找到config_lekiwi.py

connection_time_s: int = 7200 # 也就是2小时

7. 設置連接時間 – 1

C.在筆記本電腦上安裝LeRobot

如果您已經在筆記本電腦上安裝了LeRobot，則可以跳過此步驟；否則，請按照我們在Raspberry Pi上所做的相同步驟進行操作。

[！提示]我們會經常使用命令提示符（cmd），如果你對使用cmd不熟悉或者想複習一下命令行的使用方法，可以參考這個：命令行速成教程

在您的計算機上：

2.重啓Shell

在shell中複製並粘貼以下命令：source ~/.bashrc或Mac用戶：source ~/.bash_profile或source ~/.zshrc（如果您使用的是zshell）

2.重啓Shell – 1

3.爲LeRobot創建和激活一個新的Conda環境

Bash

conda create -y -n lerobot python=3.10

然後激活您的Conda環境（每次打開Shell以使用LeRobot時都需要這樣做！）：

Bash

conda activate lerobot

4.克隆LeRobot：

Bash

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

5.在您的環境中安裝ffmpeg：

使用minicon da時，在您的環境中安裝ffmpeg：

PowerShell

conda install ffmpeg -c conda-forge

這通常會爲您的平臺安裝使用libsvtav1編碼器編譯的ffmpeg 7. X。如果不支持libsvtav1（您可以通過ffmpeg -encoders檢查支持的編碼器），您可以：

[適用於所有平臺]顯式安裝ffmpeg 7. X：

conda install ffmpeg=7.1.1 -c conda-forge

[僅Linux]安裝ffmpeg的構建依賴項並從源代碼編譯支持libsvtav1的ffmpeg，並確保使用的ffmpeg可執行文件是正確的，這可以通過which ffmpeg來確認。

如果遇到以下錯誤，也可以使用上述命令解決。

5.在您的環境中安裝ffmpeg： – 1

6.安裝具有feetech電機依賴項的LeRobot：

Bash

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

配置電機

6.安裝具有feetech電機依賴項的LeRobot： – 1

6.安裝具有feetech電機依賴項的LeRobot： – 2

1.找到與機械臂關聯的USB端口

要爲單個電機找到正確的端口，請運行以下實用程序腳本兩次：

Bash

lerobot-find-port

示例輸出（例如，Mac上的/dev/tty.usbmodem575E0031751或Linux上的/dev/ttyACM0）：

示例輸出（例如，Mac上的/dev/tty.usbmodem575E0032081或Linux上的/dev/ttyACM1）：

故障排除：在Linux，您可能需要通過以下命令授予USB端口訪問權限：

Bash

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

2.配置您的電機（成品可以跳過此步驟）

按順序插入底盤的每個電機並運行以下腳本。它將首先初始化機械臂的伺服系統（ID 6…1），然後初始化底盤伺服系統，將它們的ID設置爲（ID 9…7）。如果您已經校準了機械臂，您可以連續按Enter覆蓋並跳過：

Bash

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

2.配置您的電機（成品可以跳過此步驟） – 1

3.設置HuggingFace國內鏡像

烏班圖

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

麥克

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創建代幣

https://huggingface.co/settings/tokens

①創建代幣 – 1

①創建代幣 – 2

①創建代幣 – 3

②記錄令牌

例如，我的是：

Shell

hf_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

③綁定Token

Shell

hf auth login

hf auth whoami

③綁定Token – 1

創建數據集倉庫

記錄Owner和Dateset名稱，這是後面需要的<hf_username>和<dateset_repo_id>

創建數據集倉庫 – 1

創建數據集倉庫 – 2

創建數據集倉庫 – 3

4.更新配置！！！

LeKiwi LeRobot和筆記本電腦上的配置文件應該是一致的。首先，我們需要找到移動機械臂的樹莓派的IP地址。這是用於SSH的相同IP地址。我們還需要找到筆記本電腦上有源臂伺服驅動板的USB端口和LeKiwi上伺服驅動板的端口。這些端口可以通過以下腳本找到。

在Linux，您可能需要通過運行以下命令來授予對USB端口的訪問權限：

Bash

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

重要提示：現在您已經獲得了活動臂的端口號和Lekiwi機械臂的IP地址，請在網絡配置中更新ip，在活動臂配置中更新端口，在LeKiwi配置中更新端口，remote_ip。

修改example\lekiwi目錄下的這四個文件

4.更新配置！！！ – 1

①修改teleoperate.py

remote_ip：樹莓派的IP地址

端口：活動臂連接到計算機或Linux時的端口號

①修改teleoperate.py – 1

修改record.py

HF_REPO_ID：Hugging Face上的用戶名和數據集名稱

remote_ip：樹莓派的IP地址

端口：活動臂連接到計算機或Linux時的端口號

修改record.py – 1

修改replay.py

remote_ip：樹莓派的IP地址

<hf_username>/<dataset_repo_id>，即Hugging Face的用戶名和數據集名稱

修改replay.py – 1

校準

現在我們需要校準主動臂和被動臂。全向輪的舵機不需要校準。

校準從動臂（安裝在Lekiwi底座上）

在您的計算機上運行以下命令以校準活動臂。注意：此處顯示的圖像是SO101模型的示例。

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

現在在Raspberry Pi上運行以下命令來校準LeKiwi上的從屬臂。忽略它在桌子上的當前位置-安裝在Lekiwi底盤上時應執行正常校準。

Bash

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

我們統一了大多數機器人的校準方法。首先，我們需要將機器人移動到每個關節都在其可移動範圍的中點的位置，然後按下按鈕。其次，我們移動所有關節通過其。您可以在此處找到輸入SO101相同校準過程的視頻作爲參考。

F.遠程操作

打開新的Anaconda Prompt

校準從動臂（安裝在Lekiwi底座上） – 1

如果您使用的是Mac，您可能需要授予“終端”權限才能訪問鍵盤進行遠程操作。請轉到“系統偏好設置”>“安全和隱私”>“輸入監控”，然後選中“終端”複選框。

要執行遠程操作，請通過SSH登錄您的Raspberry Pi並運行以下命令來激活conda activate lerobot，然後運行以下腳本：

Bash

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

校準從動臂（安裝在Lekiwi底座上） – 2

接下來，在您的筆記本電腦上，也運行以下命令來激活環境conda activate lerobot，然後運行以下腳本：

Bash

python examples/lekiwi/teleoperate.py

您的筆記本電腦屏幕應該顯示類似於這樣的界面：[INFO] Connected to remote robot at tcp://172.17.133.91:5555 and video stream at tcp://172.17.133.91:5556.現在您可以移動控制臂，使用鍵盤上的（W、A、S、D）鍵控制機器人前進、左轉、後退和右轉。使用（Z、X）鍵控制機器人左轉或右轉。使用（R、F）鍵增加或降低移動機器人的速度。一共有三種速度模式，請參考下表：

如果您使用不同的鍵盤，您可以更改LeKiwiClientConfig中 每個命令的鍵設置。

通信故障排除

如果您在連接移動機器人SO101時遇到問題，請按照以下步驟診斷和解決問題。

1.驗證IP地址配置

確保在配置文件中設置了正確的Raspberry Pi IP地址。要檢查Raspberry Pi的IP地址，請運行以下命令（在Pi的命令行中）：

Bash

hostname -I

2.檢查筆記本電腦/PC是否可以訪問Pi

嘗試從筆記本電腦ping Raspberry Pi：

Bash

ping <your_pi_ip_address>

如果ping失敗：

確保Pi已通電並連接到同一網絡。
檢查SSH是否在Pi上啓用。

3.嘗試SSH連接

如果您無法通過SSH登錄Pi，可能是由於連接不正確。請使用以下命令：

Bash

ssh <your_pi_user_name>@<your_pi_ip_address>

例如ssh pi@192.168.0.106

如果發生連接錯誤：

要確保在Pi上啓用SSH，可以運行以下命令：

Bash

sudo raspi-config

然後導航到：接口選項->SSH並啓用它。

4.配置文件一致性！！！

確保筆記本電腦/PC和Raspberry Pi上的配置文件完全相同。

G.記錄數據集

熟悉遠程操作後，您可以使用LeKiwi記錄您的第一個數據集。

要在LeKiwi上啓動程序，請通過SSH連接到Raspberry Pi並運行以下命令來激活環境並啓動腳本：

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功能上傳數據集，但之前沒有登錄，請確保您使用具有寫入權限的令牌登錄，該令牌可以從Hugging Face 設置中生成：

Bash

hf auth login

將您的Hugging Face存儲庫名稱存儲在一個變量中以運行以下命令：

Bash

hf auth whoami

然後在您的筆記本電腦上運行以下命令以記錄2輪並將數據集上傳到Hub：

Bash

python examples/lekiwi/record.py

H.可視化數據集

如果您已經上傳了數據集，您可以在線可視化您的數據集，並複製和粘貼由以下命令生成的存儲庫ID：

Bash

echo *${HF_USER}*/my_lekiwi_dataset

如果您沒有上傳數據集，您也可以在本地執行可視化（瀏覽器窗口可以通過http://127.0.0.1:9090 打開可視化工具）：

Bash

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

可視化數據集（可選，可以嘗試）

Bash

echo ${HF_USER}/my_lekiwi_dataset

如果您已經上傳了數據集，您還可以使用以下命令在本地可視化它：

Python

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

如果您尚未上傳數據集，您還可以使用以下命令在本地可視化它：

Python

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

在這裏，juxi是數據採集時的自定義repo_id名稱。

數據收集技術

一旦你熟悉了數據記錄，你就可以創建更大的數據集進行訓練。一個好的開始任務是從不同的位置抓取物體並將其放入容器中。我們建議至少錄製50個片段，每個位置有10個片段。保持攝像機位置固定，並在整個錄製過程中保持一致的抓取動作。此外，確保您正在操縱的對象在攝像機框架中清晰可見。一個簡單的標準是，您應該能夠通過觀察攝像機饋送來完成此任務。

在接下來的章節中，您將訓練您的神經網絡。在獲得可靠的抓取性能後，您可以在數據採集過程中開始引入更多變化，例如增加抓取位置、採用不同的抓取技術以及改變相機位置。

避免太快添加太多更改，因爲這可能會影響您的結果。

如果你想更深入地研究這個重要的話題，請查看我們關於什麼是偉大的數據集的博客文章。

故障排除：

在Linux系統中，如果左右箭頭鍵和Esc鍵在數據採集過程中不起作用，請確保設置了$DISPLAY環境變量。請參閱pynput的限制

I. 回放一個回合

現在嘗試在您的機器人上重播第一輪：

Bash

python examples/lekiwi/replay.py

恭喜🎉，您的機器人已準備好進行自主學習任務。請按照本教程的訓練部分開始訓練它：真實世界機器人簡介

K.評估您的策略

確保更改remote_ip、端口和HF_MODEL_ID

修改evaluate.py

HF_MODEL_ID="<hf_username>/<model_repo_id>"應該修改爲訓練後上傳到Hugging Face的數據集的名稱（如果上傳到Hugging Face）或者訓練後在本地導出模型的目錄

HF_DATASET_ID="<hf_username>/<eval_dataset_id>"更改您創建的用戶名和eval_數據集名稱

remote_ip：樹莓派IP地址

修改evaluate.py – 1

然後運行以下命令：

Bash

python examples/lekiwi/evaluate.py

數據集的名稱以eval開頭，以反映您正在運行推理（例如，${HF_USER}/eval_act_lekiwi_test）。
如果評估階段遇到File exists: 'home/xxxx/.cache/huggingface/lerobot/xxxxx/juxi/eval_xxxx'請先刪除以eval_開頭的文件夾，然後再次運行程序。

模擬訓練可以參考

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

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

幫助🙋

硬件問題，請聯繫客服。使用問題，請加入Discord。

LeRobot平臺

LeRobotDiscord

I2C 通信

串口通信

Lekiwi移動機器人用戶指南 ​

主要特點 ​

物料清單（BOM） ​

初始系統環境 ​

設置SSH ​

3D打印指南 ​

組件 ​

打印參數 ​

安裝LeRobot ​

1.安裝Miniconda： ​

2.重啓Shell ​

3.爲LeRobot創建和激活一個新的Conda環境 ​

4.克隆LeRobot： ​

5.在您的環境中安裝ffmpeg： ​

6.安裝具有feetech電機依賴項的LeRobot： ​

7. 設置連接時間 ​

C.在筆記本電腦上安裝LeRobot ​

1.安裝Miniconda： ​

2.重啓Shell ​

3.爲LeRobot創建和激活一個新的Conda環境 ​

4.克隆LeRobot： ​

5.在您的環境中安裝ffmpeg： ​

6.安裝具有feetech電機依賴項的LeRobot： ​

配置電機 ​

1.找到與機械臂關聯的USB端口 ​

2.配置您的電機（成品可以跳過此步驟） ​

3.設置HuggingFace國內鏡像 ​

①創建代幣 ​

②記錄令牌 ​

③綁定Token ​

創建數據集倉庫 ​

4.更新配置！！！ ​

①修改teleoperate.py ​

修改record.py ​

修改replay.py ​

校準 ​

校準從動臂（安裝在Lekiwi底座上） ​

F.遠程操作 ​

通信故障排除 ​

1.驗證IP地址配置 ​

2.檢查筆記本電腦/PC是否可以訪問Pi ​

3.嘗試SSH連接 ​

4.配置文件一致性！！！ ​

G.記錄數據集 ​

H.可視化數據集 ​

可視化數據集（可選，可以嘗試） ​

數據收集技術 ​

故障排除： ​

I. 回放一個回合 ​

K.評估您的策略 ​

修改evaluate.py ​

幫助🙋 ​

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安裝LeRobot

1.安裝Miniconda：

2.重啓Shell

3.爲LeRobot創建和激活一個新的Conda環境

4.克隆LeRobot：

5.在您的環境中安裝ffmpeg：

6.安裝具有feetech電機依賴項的LeRobot：

7. 設置連接時間

C.在筆記本電腦上安裝LeRobot

1.安裝Miniconda：

2.重啓Shell

3.爲LeRobot創建和激活一個新的Conda環境

4.克隆LeRobot：

5.在您的環境中安裝ffmpeg：

6.安裝具有feetech電機依賴項的LeRobot：

配置電機

1.找到與機械臂關聯的USB端口

2.配置您的電機（成品可以跳過此步驟）

3.設置HuggingFace國內鏡像

①創建代幣

②記錄令牌

③綁定Token

創建數據集倉庫

4.更新配置！！！

①修改teleoperate.py

修改record.py

修改replay.py

校準

校準從動臂（安裝在Lekiwi底座上）

F.遠程操作

通信故障排除

1.驗證IP地址配置

2.檢查筆記本電腦/PC是否可以訪問Pi

3.嘗試SSH連接

4.配置文件一致性！！！

G.記錄數據集

H.可視化數據集

可視化數據集（可選，可以嘗試）

數據收集技術

故障排除：

I. 回放一個回合

K.評估您的策略

修改evaluate.py

幫助🙋