使用LeRobot项目组装与配置SO-101机器人全指南

前言

LeRobot项目为机器人学习与控制提供了一个强大的开源框架，其中SO-101是其旗舰机器人平台。本文将详细介绍如何从零开始组装、配置和使用这款双机械臂系统，帮助开发者快速上手机器人学习与控制。

一、准备工作

1.1 硬件准备

SO-101机器人由两个机械臂组成：

• 领导者机械臂(Leader Arm)：用于人工示教
• 跟随者机械臂(Follower Arm)：用于自主执行

每个机械臂需要：

• 6个STS3215型号伺服电机
• 1个电机控制总线适配器
• 3D打印结构件（约20个部件）
• 各类螺丝（M2x6mm和M3x6mm）

1.2 软件环境搭建

推荐使用Python 3.10环境：

conda create -y -n lerobot python=3.10
conda activate lerobot
conda install ffmpeg -c conda-forge

安装LeRobot核心库：

pip install -e ".[feetech]"

注：若遇到编译错误，可能需要安装额外依赖：

sudo apt-get install cmake build-essential python3-dev pkg-config \
libavformat-dev libavcodec-dev libavdevice-dev libavutil-dev \
libswscale-dev libswresample-dev libavfilter-dev

二、电机配置

2.1 识别电机总线端口

首先需要确定两个机械臂对应的USB端口：

python lerobot/scripts/find_motors_bus_port.py

脚本会引导你断开连接来确定每个机械臂对应的端口，典型输出如下：

• Linux系统：/dev/ttyACM0和/dev/ttyACM1
• Mac系统：/dev/tty.usbmodemXXXXX

2.2 更新配置文件

找到配置文件lerobot/common/robot_devices/robots/configs.py中的SO101RobotConfig类，更新端口信息：

leader_arms: dict[str, MotorsBusConfig] = field(
    default_factory=lambda: {
        "main": FeetechMotorsBusConfig(
            port="/dev/tty.usbmodem58760431091",  # 替换为实际端口
            # ...其他配置保持不变
        )
    }
)

2.3 设置电机ID

为每个电机分配唯一ID（1-6）：

python lerobot/scripts/configure_motor.py \
  --port /dev/tty.usbmodem58760432961 \
  --brand feetech \
  --model sts3215 \
  --baudrate 1000000 \
  --ID 1

重复此过程为所有12个电机（6个领导者+6个跟随者）设置ID。

三、机械臂组装

3.1 领导者机械臂特殊配置

领导者机械臂使用不同减速比的电机组合：

| 关节 | 电机编号 | 减速比 | |------|----------|--------| | 基座/肩部偏航 | 1 | 1:191 | | 肩部俯仰 | 2 | 1:345 | | 肘部 | 3 | 1:191 | | 腕部旋转 | 4 | 1:147 | | 腕部俯仰 | 5 | 1:147 | | 夹持器 | 6 | 1:147 |

3.2 分步组装指南

1. 关节1组装

   • 安装基座电机，使用4个M2x6mm螺丝固定
   • 安装电机支架和联轴器
   • 连接肩部部件，使用8个M3x6mm螺丝

2. 关节2组装

   • 从顶部插入肩部电机
   • 固定电机并安装联轴器
   • 连接上臂部件

3. 关节3-5组装

   • 类似方法依次组装肘部、腕部旋转和腕部俯仰关节
   • 注意各关节电机的固定方向和螺丝数量

4. 末端执行器

   • 跟随者机械臂安装夹持器
   • 领导者机械臂安装示教手柄
   • 确保所有线缆通过线槽整齐布线

四、系统校准

4.1 跟随者机械臂校准

运行校准脚本：

python lerobot/scripts/control_robot.py \
  --robot.type=so101 \
  --control.type=calibrate \
  --control.arms='["main_follower"]'

按照提示将机械臂移动到四个关键位置：

1. 中间位置
2. 零位位置
3. 旋转位置
4. 休息位置

4.2 领导者机械臂校准

同样方法校准领导者机械臂：

python lerobot/scripts/control_robot.py \
  --robot.type=so101 \
  --control.type=calibrate \
  --control.arms='["main_leader"]'

五、机器人控制与学习

完成上述步骤后，SO-101机器人已准备好进行任务学习：

1. 数据采集

   • 使用领导者机械臂示教任务
   • 记录机械臂运动轨迹和环境状态

2. 策略训练

   • 基于采集的数据训练神经网络策略
   • 优化策略以提高任务成功率

3. 策略评估

   • 将训练好的策略部署到跟随者机械臂
   • 观察自主执行效果并迭代优化

结语

通过本指南，您已成功搭建了一套完整的SO-101机器人学习平台。这套系统特别适合研究模仿学习、强化学习等机器人学习算法。下一步可以尝试实现具体的任务学习，如物体抓取、装配等操作，探索机器人自主学习的无限可能。