feat: add SO101 recording and ACT workflow with progress tracking

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2026-09-10 16:46:58 +08:00
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commit cbf51facff
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+1 -1
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@@ -1,7 +1,7 @@
# LeRobot 双臂移动操作项目方案
> 决策与阶段验收以本文件为准。更新:2026-09-08,设计评审修订。
> 当前 P0:3080 基础环境与合成数据 ACT 管线通过,见 [实测记录](docs/p0-3080-20260908.md);3090 和真机未验收。
> 2026-09-10 执行进展:P1 遥操与真实数据采集已完成基础验证,3080 正在训练 ACT;自主抓放未验收。详情见 [进度追踪](docs/progress.md)。3090 仍待验收,当前基线训练先在 3080 完成。
## 1. 目标与边界
+31 -3
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@@ -2,12 +2,13 @@
基于 LeRobot,建立人工遥操示范、采集、训练与真机执行闭环。先完成单臂抓放,再扩展桌面双臂,最后实现“移动到位 → 停稳 → 操作”的分阶段任务。
当前处于 P0:3080 基础环境、视频读写、合成数据 ACT 短训练及模型重载已通过;3090 与真机尚未验收。详见 [本机验收记录](docs/p0-3080-20260908.md) 和 [到货前复验步骤](docs/before_hardware.md)。
当前进入 P1:SO101 主从臂遥操与双摄像头采集已跑通,5 条真实示范已检查,RTX 3080 正在训练 ACT。自主抓放尚未评测;实时状态快照见 [进度追踪](docs/progress.md)。历史环境验收见 [P0 记录](docs/p0-3080-20260908.md)。
## 导览
| 文件 | 内容 |
|---|---|
| [docs/progress.md](docs/progress.md) | 当前状态、训练快照、问题与下一步 |
| [PLAN.md](PLAN.md) | 决策、阶段范围、验收与风险 |
| [hw/bom.md](hw/bom.md) | 分批采购、供电和机械验证 |
| [env/machines.md](env/machines.md) | 机器分工、依赖锁流程和环境记录 |
@@ -16,11 +17,11 @@
| [docs/cli_reference.md](docs/cli_reference.md) | 单臂设置、采集、训练和 rollout 示例 |
| [docs/evaluation.md](docs/evaluation.md) | 20 次评测及故障验证记录模板 |
`robots/`、`configs/`、`server/`、`client/` 当前为占位。后续优先复用上游驱动与网络推理,仅实现组合硬件适配、任务调度和故障处理。
`robots/` 已提供遥操、采集、训练和评测启动器;`configs/`、`server/`、`client/` 仍为后续扩展目录。后续优先复用上游驱动与网络推理,仅实现组合硬件适配、任务调度和故障处理。
## 机器分工
- 3080 10GB:遥操、采集与推理,P1/P2 USB 直连。
- 3080 10GB:当前 ACT 基线训练、遥操、采集与推理,P1/P2 USB 直连。
- 3090 24GB:训练,与 3080 使用同一经过验证的依赖锁。
- RPi 5:P3 起采图和动作执行,ARM64 环境单独验证。
- ACT:固定任务基线;SmolVLA:预训练基座微调和语言条件探索。
@@ -37,3 +38,30 @@ bash ~/robot/proj/env/setup_lerobot.sh
```
仓库已附本机验证的依赖锁及输入指纹,默认按锁安装;不要再次使用 `--resolve` 覆盖锁。3090 仍需同锁独立验收。已有本仓库时无需重复 clone,可直接在项目目录运行 `bash env/setup_lerobot.sh`。脚本不会自动拉取上游最新代码,也不会操作机器人。
安装完成后,在项目目录激活环境并加载本机主从臂串口:
```bash
source env/activate_lerobot.sh
```
## SO101 遥操作
以下脚本会自动激活环境,使用固定串口路径及 `zihao_follower_arm` / `zihao_leader_arm` 校准文件。在两条臂姿态大致一致、从臂周围有活动空间时运行;按 Ctrl+C 停止。
```bash
# 无摄像头
bash robots/teleoperate_no_camera.sh
# 单摄像头:腕部 Integrated Webcam,640×480 MJPG,30 FPS
bash robots/teleoperate_one_camera.sh
# 双摄像头:腕部相机 + 外部 USB2.0 CAM1(640×480 MJPG,25 FPS)
bash robots/teleoperate_two_cameras.sh
```
摄像头使用 `/dev/v4l/by-id/` 路径,避免 video 编号随插拔变化。单摄像头画面名为 `wrist`;双摄像头额外包含 `front`。带摄像头的脚本默认显示画面。脚本支持追加 LeRobot 参数,例如 `bash robots/teleoperate_no_camera.sh --fps=30`。
## ACT 积木抓放
先执行 `bash robots/record_block_white_box.sh` 录制 5 条检查数据。采集、续录、训练与真机评测说明见 [ACT 积木放入白盒](docs/act_block_white_box.md)。
+59
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@@ -0,0 +1,59 @@
# ACT:积木放入白色盒子
任务:`Pick up the block and place it in the white box.`
固定盒子和两台摄像头;起初只在小区域改变积木位置。腕部 `wrist` 使用 Integrated Webcam(30 FPS),外部 `front` 使用 CAM1(25 FPS)。数据与控制按 25 FPS 记录。脚本自动激活本机环境、加载 zihao 主从臂配置,使用固定 USB 路径,不自动上传数据或模型。
## 先录 5 条
在本机交互终端运行(先退出其他遥操作进程):
```bash
bash robots/record_block_white_box.sh
```
脚本先等待按 Enter,随后连接设备并自动开始。绿色中文横幅表示录制,黄色表示复位或重录;请在运行脚本的终端操作方向键。每条最多 30 秒,复位阶段默认 30 秒;复位期间仍会跟随主臂。操作键:
- 右方向键:结束当前阶段。录制时按表示结束本条;复位时按表示准备好进入下一阶段。
- 左方向键:标记当前条重录;按屏幕提示完成复位后重新录制。
- Esc:结束采集并走保存流程,当前未标记重录的片段也可能保存;检查是否混入不完整示范。
执行完整的靠近、抓取、抬起、放入盒子、松开、退开,再结束本条。复位时把积木取出,主从臂回到相近起始姿态。录完等待程序编码、保存完再关闭终端。
数据保存在 `data/block_white_box_v1`。先检查 5 条的画面清晰度、动作完整性、时间戳和帧率,再追加示范:
```bash
# 追加 45 条,num_episodes 表示本次新增数量
RESUME=true NUM_EPISODES=45 bash robots/record_block_white_box.sh
```
50 条仅作为初始目标,不保证成功率。原数据存在时脚本默认拒绝覆盖。新建数据集须同时指定 `DATASET_ROOT` 和 `DATASET_ID`;训练时保持一致。
## ACT 训练(本机 3080)
数据检查通过后,先做短训练验证:
```bash
STEPS=200 BATCH_SIZE=4 bash robots/train_act_block_white_box.sh
```
短训练仅验证链路,不用于自主抓取。正式训练起步:
```bash
bash robots/train_act_block_white_box.sh
```
默认 batch_size=8、20000 步,每 2000 步保存;显存不足可改 `BATCH_SIZE=4`。每次使用独立的 `outputs/train/act_block_white_box_<时间>` 目录。首次加载视觉骨干可能需要下载权重。本次训练的实测速度、显存和输出路径见进度追踪。
## 真机评测
完成正式训练并确认检查点后,在相同相机布局与校准下执行:
```bash
MODEL_DIR=/绝对路径/checkpoints/last/pretrained_model \
bash robots/rollout_act_block_white_box.sh
```
默认自主运行 30 秒、25 FPS,按 Ctrl+C 停止。这个阶段会由模型控制从臂,不需要操纵主臂。先单次观察,再按 `docs/evaluation.md` 记录多次成功率。初次试跑应留出活动空间,并能及时断电。
所有启动器支持 `DRY_RUN=1` 打印命令,不连接硬件;可追加 LeRobot 参数。2026-09-10 已录制并检查 5 条示范,短训练及模型重载通过,正式训练进行中。当前运行目录、服务及下一步见 [进度追踪](progress.md)。
+13 -2
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@@ -1,7 +1,7 @@
# SO-101 CLI 参考(LeRobot 0.6.1)
> 按 v0.6.1 官方文档核对;尚未在目标 GPU/真机上执行。安装报告包含 CLI 帮助,实际差异必须回填。
> 遥操、采集和 rollout 在 3080;训练在 3090。电机设置/校准会写硬件或校准数据,先按装配文档确认接线。
> 通用命令模板;本机实际已验证的任务流程见 [ACT 抓放指南](act_block_white_box.md),执行状态见 [进度追踪](progress.md)。
> 当前遥操、采集和 ACT 基线训练在 3080;3090 是后续训练机。电机设置/校准会写硬件或校准数据,先按装配文档确认接线。
## 0. 环境与变量
@@ -44,6 +44,17 @@ lerobot-teleoperate \
先清空工作区,低速验证限位与停止手段,再采数。数据采集中的控制键以当前 CLI 提示为准,不沿用旧版“空格开始、回车保存”的说法。
### 首次小幅运动
从臂完成校准后,可先让腕部旋转关节移动 3 度并回到起点:
```bash
source env/activate_lerobot.sh
python robots/test_follower_motion.py --robot-id=zihao_follower_arm
```
脚本要求本地校准文件存在且串口可读写;测试幅度最大允许 5 度。默认测试 `wrist_roll`,运行前需要输入 `MOVE`。脚本直接使用电机总线,只使能所选关节,并在使能前将目标寄存器设为当前位置;其余关节保持无扭矩。机械臂应放在有支撑的姿态,退出时会释放所选关节的扭矩。
## 3. 采集(3080)
```bash
+84
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@@ -0,0 +1,84 @@
# 项目进度追踪
更新于 2026-09-10 16:46:43(Asia/Shanghai)。本文件记录执行状态与证据;架构和验收标准见 [PLAN](../PLAN.md),操作步骤见 [ACT 抓放指南](act_block_white_box.md)。状态是更新时快照,不会随后台训练自动刷新。
## 当前状态
已进入 P1:一套 SO101 主从臂完成遥操、双摄像头采集;正在 RTX 3080 上用 5 条真实示范训练 ACT。训练尚未完成,尚未执行自主抓放或测量任务成功率。3090 未验收,桌面双从臂及移动底盘仍在后续阶段。
| 项目 | 状态 | 证据 / 说明 |
|---|---|---|
| 3080 软件基础环境 | 已验证 | LeRobot 0.6.1;早期合成数据检查见 P0 报告 |
| 主从臂装配、编号、校准 | 已完成基础调试 | zihao 主从 ID;当前采集链路可用 |
| wrist_roll 主从零点 | 已对齐 | 两边各 5 次回读均为 2047,约 −0.044° |
| 无 / 单 / 双摄像头遥操 | 启动脚本已提供 | 自动激活环境,固定 USB 路径 |
| 双摄像头采集 | 已验证 | 两路同时各读 80 帧无失败;真实数据全量解码通过 |
| 5 条积木放入白盒示范 | 已保存并检查结构 | 3379 帧,25 FPS,135.16 秒 |
| NVIDIA 驱动修复 | 已验证 | 580.173.02;重启后 CUDA 训练可用 |
| ACT 20 步短训练 | 已通过 | 检查点保存及重新加载通过 |
| ACT 20000 步训练 | 进行中 | 用户级 systemd 服务;见下方快照 |
| 真机自主执行 / 成功率 | 未开始 | 正式模型完成后验证 |
## 当前训练
- 数据:`local/block_white_box_v1`,本机 `data/block_white_box_v1`,未上传 Hub。
- 任务:`Pick up the block and place it in the white box.`
- 输入:`wrist`、`front` 两路 RGB + 6 维关节状态;输出 6 维动作。
- ACT:实际配置 51,597,190 参数;batch=8,steps=20000,lr=1e-5,seed=42,chunk_size=100,FP32。
- 每 2000 步保存检查点;没有保留验证集,这 5 条全部参与训练。
- 输出:`outputs/train/act_block_white_box_20260910_1642/`。
- 日志:`outputs/train/act_block_white_box_20260910_1642.log`。
- 服务:`act-block-white-box.service`,用户级临时服务;不会在重启后自动恢复。
- 最近指标:`step:2K smpl:18K ep:26 epch:5.21 loss:1.063 grdn:49.164 lr:1.0e-05 updt_s:0.156 data_s:0.002 smp/s:51 mem_gb:3.71 l1_loss:0.209 kld_loss:0.085`。
- 初始速度约 6~7 步/秒;PyTorch 报告训练显存约 3.73 GB,nvidia-smi 整卡占用约 4.9 GB。预计约 50 分钟,实际以日志为准。
- 短训练输出:`outputs/train/act_block_white_box_smoke_20260910_1640/`;20 步检查点已重载。
- `act_block_white_box_20260910_1641` 是未持续运行的启动尝试,不是当前有效训练目录。
```bash
systemctl --user status act-block-white-box --no-pager
tail -f outputs/train/act_block_white_box_20260910_1642.log
```
训练损失不代表真机成功率。完成后需要验证最终检查点和处理器加载,再单次真机执行、逐次记录结果。模型和数据在 git 忽略目录中,不随代码提交。
## 数据检查与已知限制
| 示范(从 1 开始) | 帧数 | 时长(秒) |
|---|---:|---:|
| 1 | 653 | 26.12 |
| 2 | 714 | 28.56 |
| 3 | 669 | 26.76 |
| 4 | 618 | 24.72 |
| 5 | 725 | 29.00 |
两路视频各解码 3379 帧,与动作表一致;所有状态、动作均为有限值,frame_index 连续,记录时间戳步长约 0.04 秒。时间戳规则不能单独证明真实采集无延迟或两路曝光严格同步。
已查看样帧:腕部夹爪和积木清楚;外部视角被机械臂遮挡较多,盒子部分出框。尚未逐帧确认每条任务成功。用户决定保留当前视角并直接使用这组数据训练,先取得基线。不要把这 5 条当作泛化能力证据。
## 硬件与校准记录
- 从臂 ID:`zihao_follower_arm`;固定串口末尾 `5B91044223-if00`。
- 主臂 ID:`zihao_leader_arm`;固定串口末尾 `5B8E115693-if00`。
- 校准文件:`~/.cache/huggingface/lerobot/calibration/robots/so_follower/zihao_follower_arm.json` 和 `~/.cache/huggingface/lerobot/calibration/teleoperators/so_leader/zihao_leader_arm.json`。
- 2026-09-09 wrist_roll 在相同物理姿态重新定零:从臂偏移 1687 → 737;主臂 1630 → 1749。旧文件备份后缀 `.bak_wrist_zero_20260909_183517_030072`。这些数值仅适用于本机,不应复制到其他机械臂。
- 腕部相机 Integrated Webcam:640×480 MJPG、30 FPS;外部 USB2.0 CAM1:640×480 MJPG、25 FPS。脚本固定 by-id 路径,数据按 25 FPS 记录。
- 历史故障:从臂 2 号电机启用扭矩曾收到 `Incorrect status packet!`;之后完成采集,但根因未最终确认,不标记为彻底修复。
## 驱动故障与恢复
2026-09-10 发现运行内核为 `7.0.0-31-generic`,原 NVIDIA 550 模块仅存在于旧内核 `6.14.0-27-generic`。Secure Boot 关闭。安装当前内核对应的 580 驱动后重启,nvidia-smi 显示 580.173.02,真实 ACT CUDA 训练通过。
后续内核升级后先检查 `nvidia-smi` 及环境中的 `torch.cuda.is_available()`。训练脚本已加入 CUDA 检查,避免无声回退到 CPU。
## 下一步
- [ ] 确认 20000 步训练正常结束、最终检查点可加载。
- [ ] 使用当前相机布局进行单次自主抓放,记录结果与异常。
- [ ] 统计多次成功率,区分抓取失败、放置失败和通信失败。
- [ ] 根据基线结果决定改善外部视角、补充示范及保留验证任务。
## 更新记录
- 2026-09-08:3080 基础环境、视频与合成 ACT 流程验收。
- 2026-09-09:主从臂调试、wrist_roll 对齐、双摄像头连通与三个遥操作脚本。
- 2026-09-10:中文录制阶段横幅、5 条示范检查、驱动恢复、真实数据 ACT 短训练及正式训练启动。
Vendored Executable
+45
View File
@@ -0,0 +1,45 @@
#!/usr/bin/env bash
# Source this file to activate the project's LeRobot environment.
if [[ "${BASH_SOURCE[0]}" == "$0" ]]; then
echo "This script must be sourced so it can update the current shell:" >&2
echo " source env/activate_lerobot.sh" >&2
exit 1
fi
LEROBOT_PROJECT_DIR="$(cd -- "$(dirname -- "${BASH_SOURCE[0]}")/.." && pwd)"
LEROBOT_VENV="${ROBOT_WORKDIR:-${HOME}/robot}/.venv-lerobot-0.6.1"
if [[ ! -f "$LEROBOT_VENV/bin/activate" ]]; then
echo "LeRobot environment not found: $LEROBOT_VENV" >&2
echo "Install it first with: bash $LEROBOT_PROJECT_DIR/env/setup_lerobot.sh" >&2
return 1
fi
# shellcheck disable=SC1091
source "$LEROBOT_VENV/bin/activate"
export LEROBOT_PROJECT_DIR
export FOLLOWER_PORT="/dev/serial/by-id/usb-1a86_USB_Single_Serial_5B91044223-if00"
export LEADER_PORT="/dev/serial/by-id/usb-1a86_USB_Single_Serial_5B8E115693-if00"
cd "$LEROBOT_PROJECT_DIR" || return 1
show_lerobot_port() {
local role="$1"
local stable_path="$2"
local current_device
if [[ -e "$stable_path" ]]; then
current_device="$(readlink -f -- "$stable_path")"
echo "$role: $stable_path -> $current_device"
else
echo "$role: $stable_path (not connected)"
fi
}
echo "LeRobot environment activated: $VIRTUAL_ENV"
echo "Project: $LEROBOT_PROJECT_DIR"
show_lerobot_port "Follower" "$FOLLOWER_PORT"
show_lerobot_port "Leader " "$LEADER_PORT"
unset -f show_lerobot_port
+5 -1
View File
@@ -1,6 +1,6 @@
# GPU 环境与机器记录
基线:LeRobot 0.6.1 / Python 3.12。脚本适用 Ubuntu x86_64 GPU 主机;不用于 Windows 或 RPi。3080 的 CUDA、视频和合成 ACT 短训练已验收,详见 [记录](../docs/p0-3080-20260908.md);3090 与真实任务未验收。
基线:LeRobot 0.6.1 / Python 3.12。脚本适用 Ubuntu x86_64 GPU 主机;不用于 Windows 或 RPi。3080 的 CUDA、视频和合成 ACT 短训练已验收,详见 [记录](../docs/p0-3080-20260908.md);3090 未验收;真实任务采集和 ACT 短训练已通过,正式训练进行中,见 [进度追踪](../docs/progress.md)。
## 分工与路径
@@ -60,3 +60,7 @@ rsync -avP USER@TRAIN_HOST:~/robot/outputs/ ~/robot/outputs/
脚本失败即非零退出,不把 MISS 当通过;输出完整日志、包列表、Python/FFmpeg 版本、CLI 帮助与锁哈希。脚本验证 CUDA 矩阵运算、实际策略模块和视频库导入,不连接电机,也不下载模型权重。
后续必须记录:录制/解码结果、训练步耗时、训练和推理峰值显存、单次推理 P50/P95/P99,以及 20 次真机评测。不要将包可导入或显存参考值当作任务能力证据。
## 2026-09-10 本机更新
内核 `7.0.0-31-generic`,NVIDIA 驱动 `580.173.02`,CUDA 实际训练已通过。上表 550 驱动为首次验收的历史配置。当前项目路径 `~/lerobot_learn`,任务数据在项目 `data/`,模型与日志在项目 `outputs/train/`;环境仍为 `~/robot/.venv-lerobot-0.6.1`。本次 ACT 基线在 3080 训练,不依赖 3090。
+26
View File
@@ -0,0 +1,26 @@
#!/usr/bin/env bash
# Shared task configuration; source from a launcher.
set -eo pipefail
TASK_SCRIPT_DIR="$(cd -- "$(dirname -- "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
source "$TASK_SCRIPT_DIR/../env/activate_lerobot.sh"
set -u
TASK_TEXT='Pick up the block and place it in the white box.'
DATASET_ID="${DATASET_ID:-local/block_white_box_v1}"
DATASET_ROOT="${DATASET_ROOT:-$LEROBOT_PROJECT_DIR/data/block_white_box_v1}"
TASK_CAMERAS='{"wrist": {"type": "opencv", "index_or_path": "/dev/v4l/by-id/usb-ZSKJ-260319-K_Integrated_Webcam_HD-video-index0", "width": 640, "height": 480, "fps": 30, "fourcc": "MJPG"}, "front": {"type": "opencv", "index_or_path": "/dev/v4l/by-id/usb-Sonix_Technology_Co.__Ltd._USB2.0_CAM1_USB2.0_CAM1-video-index0", "width": 640, "height": 480, "fps": 25, "fourcc": "MJPG"}}'
ROBOT_ARGS=(--robot.type=so101_follower "--robot.port=$FOLLOWER_PORT" --robot.id=zihao_follower_arm "--robot.cameras=$TASK_CAMERAS")
run_task() {
if [[ "${DRY_RUN:-0}" == 1 ]]; then
printf '%q ' "$@"
printf '\n'
return
fi
exec "$@"
}
check_task_devices() {
[[ "${DRY_RUN:-0}" == 1 ]] && return 0
local device
for device in "$FOLLOWER_PORT" "/dev/v4l/by-id/usb-ZSKJ-260319-K_Integrated_Webcam_HD-video-index0" "/dev/v4l/by-id/usb-Sonix_Technology_Co.__Ltd._USB2.0_CAM1_USB2.0_CAM1-video-index0"; do
[[ -r "$device" && -w "$device" ]] || { echo "设备未连接或缺少读写权限:$device" >&2; exit 1; }
done
}
+27
View File
@@ -0,0 +1,27 @@
#!/usr/bin/env bash
source "$(cd -- "$(dirname -- "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)/block_white_box_common.sh"
if [[ "${RESUME:-false}" == true ]]; then
[[ -f "$DATASET_ROOT/meta/info.json" ]] || { echo "找不到可续录的数据:$DATASET_ROOT" >&2; exit 1; }
else
[[ ! -e "$DATASET_ROOT" ]] || { echo "目录已存在;续录请设置 RESUME=true,或指定新的 DATASET_ROOT / DATASET_ID。" >&2; exit 1; }
fi
check_task_devices
if [[ "${DRY_RUN:-0}" != 1 ]]; then
[[ -r "$LEADER_PORT" && -w "$LEADER_PORT" ]] || { echo "主臂未连接或缺少权限:$LEADER_PORT" >&2; exit 1; }
fi
printf '\n========== 积木放入白盒:准备采集 ==========\n'
echo "本次 ${NUM_EPISODES:-5} 条;每条最多 ${EPISODE_SECONDS:-30} 秒;复位最多 ${RESET_SECONDS:-30} 秒。"
echo "绿色横幅 = 正在录制;黄色横幅 = 复位 / 重录。"
echo "→ 完成当前阶段 ← 重录当前条 Esc 结束采集"
echo "请在此终端操作方向键,并留意阶段横幅。"
if [[ "${DRY_RUN:-0}" != 1 ]]; then
read -r -p "摆好积木、盒子和主从臂后,按 Enter 连接设备并开始录制:" _ready
fi
run_task python "$TASK_SCRIPT_DIR/record_with_prompts.py" "${ROBOT_ARGS[@]}" \
--teleop.type=so101_leader "--teleop.port=$LEADER_PORT" --teleop.id=zihao_leader_arm \
"--dataset.repo_id=$DATASET_ID" "--dataset.root=$DATASET_ROOT" \
"--dataset.single_task=$TASK_TEXT" --dataset.no_stamp=true \
--dataset.fps=25 "--dataset.num_episodes=${NUM_EPISODES:-5}" \
"--dataset.episode_time_s=${EPISODE_SECONDS:-30}" "--dataset.reset_time_s=${RESET_SECONDS:-30}" \
--dataset.push_to_hub=false --dataset.rgb_encoder.vcodec=h264 \
--display_data=true "--resume=${RESUME:-false}" "$@"
+67
View File
@@ -0,0 +1,67 @@
#!/usr/bin/env python3
"""Chinese phase banners for LeRobot recording; no changes to robot control."""
import sys
def show_phase(message: str) -> None:
if message.startswith("Recording episode "):
number = int(message.rsplit(" ", 1)[1]) + 1
title, color = f"● 正在录制|数据集第 {number} 条", "32"
lines = [
"现在操作主臂:抓起积木 → 放入白盒 → 松开 → 退开",
"完成:按 → 结束本条,进入复位(最后一条将保存退出)",
"失败:按 ← 标记重录,然后按提示复位",
"停止:按 Esc;当前片段可能保存,之后检查完整性",
]
elif message == "Reset the environment":
title, color = "● 复位阶段|当前不录入示范", "33"
lines = [
"把积木取出放回起点,并通过主臂让从臂回到起始姿态",
"注意:从臂仍跟随主臂!",
"准备好:按 → 继续;超时也会自动继续",
"上一条失败:按 ← 标记重录;按 Esc 结束采集",
]
elif message == "Re-record episode":
title, color = "● 已丢弃本条|即将重录", "33"
lines = ["等待绿色“正在录制”提示后,再开始抓取。"]
elif message == "Stop recording":
title, color = "● 正在结束采集|请等待保存与清理", "36"
lines = ["不要关闭终端;完成后会返回命令行。"]
elif message == "Exiting":
title, color = "● 采集程序已退出", "36"
lines = ["请检查实际保存条数及视频;提前结束的片段可能不完整。"]
else:
return
use_color = sys.stdout.isatty()
start = f"\033[1;{color}m" if use_color else ""
end = "\033[0m" if use_color else ""
print("\n" + start + "━" * 60, flush=True)
print(title, flush=True)
print("━" * 60, flush=True)
for line in lines:
print(" " + line, flush=True)
print("━" * 60 + end + "\n", flush=True)
if use_color:
print("\a", end="", flush=True)
def main() -> None:
if sys.argv[1:] == ["--preview"]:
for message in ["Recording episode 0", "Reset the environment", "Re-record episode", "Stop recording", "Exiting"]:
show_phase(message)
return
from lerobot.scripts import lerobot_record
original_log_say = lerobot_record.log_say
def log_with_banner(message, *args, **kwargs):
result = original_log_say(message, *args, **kwargs)
show_phase(message)
return result
lerobot_record.log_say = log_with_banner
lerobot_record.main()
if __name__ == "__main__":
main()
+13
View File
@@ -0,0 +1,13 @@
#!/usr/bin/env bash
source "$(cd -- "$(dirname -- "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)/block_white_box_common.sh"
if [[ -z "${MODEL_DIR:-}" ]]; then
echo "请设置 MODEL_DIR 为检查点的 pretrained_model 目录。" >&2; exit 1
fi
if [[ "${DRY_RUN:-0}" != 1 && ! -f "$MODEL_DIR/config.json" ]]; then
echo "模型配置不存在:$MODEL_DIR/config.json" >&2; exit 1
fi
check_task_devices
echo "自主执行 ${DURATION:-30} 秒;按 Ctrl+C 停止。"
run_task lerobot-rollout --strategy.type=base "${ROBOT_ARGS[@]}" \
"--policy.path=$MODEL_DIR" --policy.device=cuda "--task=$TASK_TEXT" \
--fps=25 "--duration=${DURATION:-30}" --display_data=true "$@"
+32
View File
@@ -0,0 +1,32 @@
#!/usr/bin/env bash
# Launch SO101 teleoperation with this machine's calibrated arms.
set -eo pipefail
script_dir="$(cd -- "$(dirname -- "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
source "$script_dir/../env/activate_lerobot.sh"
set -u
check_device() {
if [[ ! -e "$1" ]]; then
echo "设备未连接:$1" >&2
exit 1
fi
if [[ ! -r "$1" || ! -w "$1" ]]; then
echo "设备缺少读写权限:$1,请检查串口 dialout / 摄像头 video 权限。" >&2
exit 1
fi
}
check_device "$FOLLOWER_PORT"
check_device "$LEADER_PORT"
echo "启动遥操作;按 Ctrl+C 停止。"
exec lerobot-teleoperate \
--robot.type=so101_follower \
--robot.port="$FOLLOWER_PORT" \
--robot.id=zihao_follower_arm \
--robot.cameras='{}' \
--teleop.type=so101_leader \
--teleop.port="$LEADER_PORT" \
--teleop.id=zihao_leader_arm \
--display_data=false \
"$@"
+33
View File
@@ -0,0 +1,33 @@
#!/usr/bin/env bash
# Launch SO101 teleoperation with this machine's calibrated arms.
set -eo pipefail
script_dir="$(cd -- "$(dirname -- "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
source "$script_dir/../env/activate_lerobot.sh"
set -u
check_device() {
if [[ ! -e "$1" ]]; then
echo "设备未连接:$1" >&2
exit 1
fi
if [[ ! -r "$1" || ! -w "$1" ]]; then
echo "设备缺少读写权限:$1,请检查串口 dialout / 摄像头 video 权限。" >&2
exit 1
fi
}
check_device "$FOLLOWER_PORT"
check_device "$LEADER_PORT"
check_device "/dev/v4l/by-id/usb-ZSKJ-260319-K_Integrated_Webcam_HD-video-index0"
echo "启动遥操作;按 Ctrl+C 停止。"
exec lerobot-teleoperate \
--robot.type=so101_follower \
--robot.port="$FOLLOWER_PORT" \
--robot.id=zihao_follower_arm \
--robot.cameras='{"wrist": {"type": "opencv", "index_or_path": "/dev/v4l/by-id/usb-ZSKJ-260319-K_Integrated_Webcam_HD-video-index0", "width": 640, "height": 480, "fps": 30, "fourcc": "MJPG"}}' \
--teleop.type=so101_leader \
--teleop.port="$LEADER_PORT" \
--teleop.id=zihao_leader_arm \
--display_data=true \
"$@"
+34
View File
@@ -0,0 +1,34 @@
#!/usr/bin/env bash
# Launch SO101 teleoperation with this machine's calibrated arms.
set -eo pipefail
script_dir="$(cd -- "$(dirname -- "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
source "$script_dir/../env/activate_lerobot.sh"
set -u
check_device() {
if [[ ! -e "$1" ]]; then
echo "设备未连接:$1" >&2
exit 1
fi
if [[ ! -r "$1" || ! -w "$1" ]]; then
echo "设备缺少读写权限:$1,请检查串口 dialout / 摄像头 video 权限。" >&2
exit 1
fi
}
check_device "$FOLLOWER_PORT"
check_device "$LEADER_PORT"
check_device "/dev/v4l/by-id/usb-ZSKJ-260319-K_Integrated_Webcam_HD-video-index0"
check_device "/dev/v4l/by-id/usb-Sonix_Technology_Co.__Ltd._USB2.0_CAM1_USB2.0_CAM1-video-index0"
echo "启动遥操作;按 Ctrl+C 停止。"
exec lerobot-teleoperate \
--robot.type=so101_follower \
--robot.port="$FOLLOWER_PORT" \
--robot.id=zihao_follower_arm \
--robot.cameras='{"wrist": {"type": "opencv", "index_or_path": "/dev/v4l/by-id/usb-ZSKJ-260319-K_Integrated_Webcam_HD-video-index0", "width": 640, "height": 480, "fps": 30, "fourcc": "MJPG"}, "front": {"type": "opencv", "index_or_path": "/dev/v4l/by-id/usb-Sonix_Technology_Co.__Ltd._USB2.0_CAM1_USB2.0_CAM1-video-index0", "width": 640, "height": 480, "fps": 25, "fourcc": "MJPG"}}' \
--teleop.type=so101_leader \
--teleop.port="$LEADER_PORT" \
--teleop.id=zihao_leader_arm \
--display_data=true \
"$@"
+120
View File
@@ -0,0 +1,120 @@
#!/usr/bin/env python3
"""Move one calibrated SO-101 follower joint a few degrees and return."""
import argparse
import os
import time
from pathlib import Path
from lerobot.robots.so_follower import SO101Follower, SO101FollowerConfig
JOINTS = (
"shoulder_pan",
"shoulder_lift",
"elbow_flex",
"wrist_flex",
"wrist_roll",
"gripper",
)
def parse_args() -> argparse.Namespace:
parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
parser.add_argument(
"--port",
default=os.environ.get("FOLLOWER_PORT"),
help="Follower serial port; defaults to FOLLOWER_PORT from env/activate_lerobot.sh.",
)
parser.add_argument("--robot-id", default="my_follower", help="ID used when calibrating the follower.")
parser.add_argument("--joint", choices=JOINTS, default="wrist_roll")
parser.add_argument("--delta", type=float, default=3.0, help="Signed movement in degrees (gripper: percent).")
parser.add_argument("--duration", type=float, default=1.0, help="Seconds for each outbound/return motion.")
return parser.parse_args()
def interpolate(robot: SO101Follower, joint: str, start: float, delta: float, duration: float) -> None:
steps = max(2, round(duration * 20))
for step in range(1, steps + 1):
target = start + delta * step / steps
robot.bus.write("Goal_Position", joint, target)
time.sleep(duration / steps)
def main() -> None:
args = parse_args()
if not args.port:
raise SystemExit("Missing port. Run: source env/activate_lerobot.sh")
port = Path(args.port)
if not port.exists():
raise SystemExit(f"Follower port is not connected: {port}")
if not os.access(port, os.R_OK | os.W_OK):
raise SystemExit(
f"No read/write permission for {port}. Add the user to dialout, then log in again or run newgrp dialout."
)
if not 0 < abs(args.delta) <= 5:
raise SystemExit("For this first-motion test, --delta must be non-zero and at most 5.")
if not 0.5 <= args.duration <= 5:
raise SystemExit("--duration must be between 0.5 and 5 seconds.")
config = SO101FollowerConfig(port=str(port), id=args.robot_id)
robot = SO101Follower(config)
if not robot.calibration_fpath.is_file():
raise SystemExit(
f"Calibration file not found: {robot.calibration_fpath}\n"
"Calibrate first with lerobot-calibrate, using the same --robot.id."
)
print(f"Calibration: {robot.calibration_fpath}")
print(f"Test: {args.joint} {args.delta:+g}, then return to the measured start position.")
print("Place the arm in a supported pose, clear the workspace, and keep power cutoff within reach.")
if input("Type MOVE and press Enter to continue: ").strip() != "MOVE":
raise SystemExit("Cancelled; no movement command was sent.")
selected_torque_enabled = False
try:
# Use the motor bus directly: SOFollower.connect() configures and enables
# every motor, which is inappropriate for a first single-joint test.
robot.bus.connect()
robot.bus.disable_torque()
if not robot.bus.is_calibrated:
raise RuntimeError("Motor calibration does not match the local calibration file.")
start = float(robot.bus.read("Present_Position", args.joint))
print(f"Start {args.joint}.pos: {start:.2f}")
# Set a non-moving goal before enabling torque, avoiding a stale goal
# register from a previous session.
robot.bus.write("Goal_Position", args.joint, start)
robot.bus.enable_torque(args.joint)
selected_torque_enabled = True
interpolate(robot, args.joint, start, args.delta, args.duration)
time.sleep(0.3)
outbound = float(robot.bus.read("Present_Position", args.joint))
actual_delta = outbound - start
print(f"Outbound {args.joint}.pos: {outbound:.2f} (actual {actual_delta:+.2f})")
if actual_delta * args.delta <= 0 or abs(actual_delta) < abs(args.delta) * 0.5:
raise RuntimeError(
f"Joint feedback did not follow the command: requested {args.delta:+.2f}, observed {actual_delta:+.2f}."
)
interpolate(robot, args.joint, start + args.delta, -args.delta, args.duration)
time.sleep(0.3)
returned = float(robot.bus.read("Present_Position", args.joint))
return_error = returned - start
print(f"Returned {args.joint}.pos: {returned:.2f} (error {return_error:+.2f})")
if abs(return_error) > 1.0:
raise RuntimeError(f"Joint did not return within 1 degree of start; error is {return_error:+.2f}.")
print("Motion test completed and verified by position feedback.")
finally:
if robot.bus.is_connected:
try:
if selected_torque_enabled:
print(f"Disabling torque on {args.joint}.")
robot.bus.disable_torque(args.joint, num_retry=5)
finally:
robot.bus.disconnect(disable_torque=False)
if __name__ == "__main__":
main()
+14
View File
@@ -0,0 +1,14 @@
#!/usr/bin/env bash
source "$(cd -- "$(dirname -- "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)/block_white_box_common.sh"
if [[ "${DRY_RUN:-0}" != 1 && ! -f "$DATASET_ROOT/meta/info.json" ]]; then
echo "请先录制并检查数据:$DATASET_ROOT" >&2; exit 1
fi
if [[ "${DRY_RUN:-0}" != 1 ]]; then
python -c 'import torch; import sys; sys.exit(0 if torch.cuda.is_available() else "CUDA 不可用,请先修复 NVIDIA 驱动;已停止训练以避免回退到 CPU。")'
fi
TRAIN_OUTPUT="${TRAIN_OUTPUT:-$LEROBOT_PROJECT_DIR/outputs/train/act_block_white_box_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)}"
run_task lerobot-train --policy.type=act --policy.device=cuda --policy.push_to_hub=false \
"--dataset.repo_id=$DATASET_ID" "--dataset.root=$DATASET_ROOT" \
"--output_dir=$TRAIN_OUTPUT" --job_name=act_block_white_box \
"--batch_size=${BATCH_SIZE:-8}" "--steps=${STEPS:-20000}" --num_workers=4 \
--save_freq=2000 --env_eval_freq=0 --seed=42 --wandb.enable=false "$@"