LeRobot部署完整指南：5步跑通环境安装、真机接入与验证

LeRobot部署完整指南5步跑通环境安装、真机接入与验证【免费下载链接】lerobot LeRobot: Making AI for Robotics more accessible with end-to-end learning项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/lerobotLeRobot 是 Hugging Face 推出的机器人端到端学习框架覆盖遥操作采集数据、训练策略、部署到真实机器人的完整链路。照这篇指南操作你从一台干净的 Ubuntu/macOS 机器出发最终能让lerobot-info正常输出、Pusht 仿真跑通、SO100 机械臂完成一次遥操作——每一步都有对应的验证命令和成功标志。动手前检查系统和Python版本先看两件事操作系统和 Python 版本。LeRobot 支持 Ubuntu含 WSL和 macOSpyproject.toml里写死了requires-python 3.12也就是说Python 必须是 3.12 或 3.13老版本会直接被拒。检查当前 Python 版本python --version如果低于 3.12别硬装。官方文档docs/source/installation.mdx推荐用 miniforge 管理环境先装 miniforgewget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh bash Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh提示WSL 用户后面还要补一个 evdev见最后的高频报错区。安装主流程建环境、装ffmpeg、装LeRobot第1步建虚拟环境。下面命令创建一个叫 lerobot 的独立环境Python 钉在 3.12conda create -y -n lerobot python3.12 conda activate lerobot激活后验证一下环境是否真的切过来了输出应包含lerobot字样echo $CONDA_PREFIX第2步装 ffmpeg。LeRobot 默认用 TorchCodec 解码数据集里的视频它依赖 ffmpeg。在 conda 里装最省事和任何 PyTorch 版本都兼容conda install ffmpeg -c conda-forge注意macOS Intel 和 Linux ARM 平台没有 TorchCodec 的 wheel会自动回退到 PyAV 解码器这类机器可以跳过这步。第3步装 LeRobot 本体。先把仓库拉下来gitcode 镜像地址git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/lerobot cd lerobot然后按你要做的事选一套 extra 安装。基础包故意做得很轻只有 torch、numpy、opencv 这些核心重依赖全部藏在可选分组后面pip install -e .[core_scripts] # 遥操作、录数据、回放、校准datasethardwareviz pip install -e .[training] # 训练策略datasetacceleratewandb pip install -e .[all] # 全都要所有策略、仿真环境、硬件、开发工具装完立刻验证。这条命令打印系统配置摘要看到LeRobot version: 0.6.2、Python 3.12.x、PyTorch 版本号且Is PyTorch built with CUDA support?符合预期就算通过lerobot-info 到这里软件侧就算装好了lerobot-record、lerobot-train、lerobot-rollout等十几个 CLI 都注册进了 shell。Linux 用户注意CUDA 变体怎么选如果你装了 NVIDIA 显卡装之前确认一下驱动版本。用uv从源码安装时项目会把 torch/torchvision 钉在 cu128 源上驱动下限 570.86覆盖 Ampere/Ada/Hopper/Blackwell不用动手。用 pip/conda 的话默认拿到的 wheel 对驱动要求更高驱动较老就手动指定变体再装 lerobotpip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 torch torchvision pip install -e .[all]可选功能怎么装extra 分组速查按需追加即可多个 extra 用逗号组合。完整版列表见 pyproject.toml 的[project.optional-dependencies]。Extra装了什么什么时候需要datasetdatasets、av、torchcodec加载/创建数据集hardwarepynput、pyserial、deepdiff连真机trainingdataset accelerate、wandb训策略pusht/aloha/libero/metaworld对应仿真环境包仿真验证、benchmarkpi/smolvla/diffusion对应策略的依赖用哪种策略装哪种intelrealsensepyrealsense2 相机驱动接 RealSensevizrerun-sdk、foxglove-sdk录制/评测时可视化典型组合示例——记录数据 训练 跑 Pusht 仿真pip install -e .[core_scripts,training,pusht]硬件接入电机、相机各装各的电机驱动怎么装按机器人型号选 SDK装完都能用同一条lerobot-find-port检测串口pip install -e .[feetech] # SO100/SO101/Moss/HopeJR 等 Feetech 舵机 pip install -e .[dynamixel] # Koch v1.1 等 Dynamixel 舵机找到串口。它通过拔线前后端口对比的方式定位你的 MotorsBus按屏幕提示拔插 USB 并回车最后会打印出端口名lerobot-find-port看到The port of this MotorsBus is /dev/ttyXXX即通过。记下这个端口后面所有命令的--robot.port都用它。相机驱动怎么装USB 普通相机走 OpenCV零安装RealSense 需要专用 SDKpip install -e .[intelrealsense]它会自动按系统装pyrealsense2Linux或pyrealsense2-macosxmacOS。装完跑检测它会列出每台相机索引并把测试帧存到lerobot/outputs/captured_imageslerobot-find-cameras opencv # RealSense 则换成 realsense装好驱动后别忘了校准真机第一次用前必须校准一次舵机零位之后靠--robot.id找到对应的校准文件lerobot-calibrate \ --robot.typeso101_follower \ --robot.port/dev/ttyACM0 \ --robot.idmy_follower_arm安装验证三档基础、仿真、真机第1档基础功能。上一步的lerobot-info能正常输出就算过。重点看三行LeRobot 版本号、PyTorch 版本、Is PyTorch built with CUDA support?有卡应为 True。第2档仿真环境。装 Pusht一个小推块环境CPU 就能跑然后用它做 200 步的短训练冒烟测试。能看到 loss 开始下降、不报环境或数据加载错误说明数据集加载、策略工厂、训练循环整条链路都通了pip install -e .[pusht] lerobot-train --env.type pusht --policy.type diffusion --steps 200第3档真机遥操作。装好电机驱动并校准后用主臂带从臂转一圈。命令里把端口、ID 换成你自己的值lerobot-teleoperate \ --robot.typeso101_follower \ --robot.port/dev/ttyACM0 \ --robot.idmy_follower_arm \ --teleop.typeso101_leader \ --teleop.port/dev/ttyACM1 \ --teleop.idmy_leader_arm从臂跟着主臂平滑运动、不抖动不跳变就算硬件链路完全打通。更多命令组合可以查 docs/source/cheat-sheet.mdx。高频报错怎么办原文、原因、修复按报错原文 → 一句话原因 → 修复整理照抄命令即可。1.error: requires-python 3.12, but the current version is 3.10.x原因环境 Python 太老pip 直接拒装。修复重建环境再装conda create -y -n lerobot python3.12 conda activate lerobot pip install -e .[core_scripts]2.error: subprocess-exited-with-error ... cmake errorav 或 torchcodec 编译失败原因系统缺 C 编译工具链和 FFmpeg 开发库。修复Ubuntusudo apt-get install cmake build-essential python3-dev pkg-config libavformat-dev libavcodec-dev libavdevice-dev libavutil-dev libswscale-dev libswresample-dev libavfilter-dev3.ERROR: Cannot install lerobot ... because these package versions have conflicting dependenciestorch/torchvision 冲突原因你手动装过别的 torch和 pyproject.toml 钉的范围torch2.7,2.12torchvision0.22,0.27打架。修复先卸干净再按约束重装pip uninstall -y torch torchvision pip install torch2.7,2.12 torchvision0.22.0,0.27.0 pip install -e .[all]4.OSError: [Errno 13] Permission denied: /dev/ttyACM0原因当前用户对串口设备没有读写权限。修复sudo chmod 666 /dev/ttyACM0 # 端口名换成你自己 lerobot-find-port 查到的5.ModuleNotFoundError: No module named evdevWSL 下遥操作时原因键盘/手柄输入依赖 evdevWSL 环境默认没有。修复conda install evdev -c conda-forge6. 装完lerobot-find-cameras realsense却报ImportError: librealsense...so之类原因装了旧版 pyrealsense2或没走项目的 extra 装版本不匹配。修复按项目钉的版本重装pip install pyrealsense22.55.1.6486,2.57.0装完之后去哪命令大全docs/source/cheat-sheet.mdx安装细节与 WSL 说明docs/source/installation.mdx真机策略部署lerobot-rollout 各种策略docs/source/inference.mdx各策略教程docs/source/可动手的示例脚本examples/ 一条维护提示LeRobot 迭代较快升级时先拉代码再重装 editable 包让依赖跟着新锁文件走git pull origin main pip install -e .[all]【免费下载链接】lerobot LeRobot: Making AI for Robotics more accessible with end-to-end learning项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/lerobot创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考