LeRobot 是基于 PyTorch 的开源机器人学习框架，旨在解决硬件兼容性差、算法移植困难及学习曲线陡峭等痛点。文章涵盖环境配置、核心架构解析、主流机器人平台连接、预训练策略运行及定制化应用开发。通过 ACT、Diffusion 等策略实现视觉语言模型控制与动作规划，支持 SO100、Reachy2 等硬件。提供常见问题排查与性能优化技巧，帮助开发者快速构建智能机器人系统并进行个性化扩展。
传统机器人开发面临诸多挑战：硬件兼容性差、算法移植困难、学习曲线陡峭。LeRobot 通过模块化设计和开放生态，提供即插即用的硬件支持、标准化的算法接口及完整的学习资源。
确保你的系统满足以下要求：
git clone https://github.com/huggingface/lerobot
cd lerobot
uv sync --all-extras
这个过程会自动安装所有依赖，包括 PyTorch、机器人控制库和视觉处理工具。
LeRobot 采用分层的模块化设计，让你能够灵活组合不同组件。
核心模块解析：
LeRobot 目前支持多种机器人硬件：
from lerobot.robots import make_robot_from_config
# 配置 SO100 机械臂
config = {
"type": "so100_follower",
"port": "/dev/ttyUSB0"
}
robot = make_robot_from_config(config)
robot.connect()
print("机器人连接成功！")
LeRobot 提供了多种预训练策略，无需复杂配置即可体验智能控制。
python examples/training/train_policy.py --robot so100 --policy act
通过简单的配置调整，你可以让机器人适应不同场景：
# 自定义配置示例
custom_config = {
"robot": "so100",
"policy": "act",
"training_steps": 10000
}
LeRobot 的模块化设计让你能够轻松扩展功能：
任务流程：
/dev/ttyUSB0 有读写权限完成基础入门后，你可以继续深入：
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