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Willkommen auf der Tutorials-Seite! Hier finden Sie alle Tutorials zur Produktnutzung, Konfigurationsanleitungen und Best Practices, die Ihnen einen schnellen Einstieg und die volle Nutzung der Produkte ermöglichen.

Themenkategorien

Schnellstart

• FAQ
• ROS-Einführung
• Lark Wiki

SO-ARM101 Roboterarm 7-Achsen Tutorial

• SO-ARM101 Roboterarm 7-Achsen Tutorial
• 1. LeRobot-Umgebung
  • Ubuntu-Computer
  • Windows-Computer
  • Mac-Computer
• 2. Dateien ersetzen (Anpassung an 7-DOF)
  • Dateien ersetzen (Anpassung an 7-DOF)
• 3. Serielle Ports
  • Ubuntu
  • Windows-Computer
  • Mac-Computer
• 4. Kalibrierung
  • Ubuntu-Computer
  • Windows-Computer
  • Mac-Computer
• 5. Teleoperation
  • Ubuntu-Computer
  • Windows-Computer
  • Mac-Computer
• 6. Teleop mit Kamera
  • Ubuntu-Computer
  • Windows-Computer
  • Mac-Computer
• 7. Datenerfassung
  • Datensatz ansehen und wiedergeben
  • Hinweise zum Erfassen von Datensätzen
  • Hugging Face-Konto registrieren (optional)
  • Datensatz auf HuggingFace hochladen (optional)
  • Datensatz durch Demonstration erfassen-Handschlag 200
  • Datensatz durch Demonstration erfassen
• 8. Modelltraining
  • Cloud-GPU-Trainingsumgebung einrichten
  • Trainingsbefehl-ACT (empfohlen für den Einstieg)
  • Trainingsbefehl-Diffusion
  • Trainingsbefehl-pi0.5
  • Trainingsbefehl-pi0 (beste Ergebnisse)
  • Trainingsbefehl-pi0fast
  • Trainingsbefehl-smolvla (empfohlen für Fortgeschrittene)
  • Modell zu HuggingFace hochladen (optional)
  • Von LeRobot unterstützte Imitation-Learning-Algorithmen
  • Lokales Training unter Ubuntu
  • Modelldateien abrufen
  • Empfehlungen für Trainingsparameter
  • Trainingskurven in Echtzeit mit wandb anzeigen
• 9. Modell-Inferenz
  • Erläuterung der Befehle
  • Inferenzbefehl-ACT
  • Inferenzbefehl-Diffusion
  • Inferenzbefehl-pi0.5
  • Inferenzbefehl-pi0
  • Inferenzbefehl-smolvla
  • Häufige Bugs und Lösungen
  • Inferenz mit dem NVIDIA DGX Spark
  • Inferenz mit dem D-Robotics RDK S100

Jetson AGX Orin Developer Kit

• Schnellstart
• Flashen & Updates
• System überprüfen
• Schnittstellen & Hardware-Layout
• Produktübersicht
• Lokale LLM-Inferenz
• Agentic AI (NemoClaw)
• DeepStream-Videoanalyse
• Robotik (Stand der Dinge)
• Speichereffizienz
• Migration von JetPack 6.x
• Downloads & offizielle Links
• FAQ
• Fehlerbehebung
• Glossar
• Changelog
• XLeRobot Docker — 01 · Überblick
• XLeRobot Docker — 02 · Umgebung einrichten
• XLeRobot Docker — 03 · Bereitstellung
• XLeRobot Docker — Original-LeRobot-Befehle
• XLeRobot Docker — XLeRobot-Befehle
• XLeRobot Docker — Fehlerbehebung und Schnellreferenz

Jetson Orin Nano Super Developer Kit

• Schnellstart
• Flashen & Updates
• System überprüfen
• Schnittstellen & Hardware-Layout
• Produktübersicht
• Lokale LLM-Inferenz
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• XLeRobot Docker — 01 · Überblick
• XLeRobot Docker — 02 · Umgebung einrichten
• XLeRobot Docker — 03 · Bereitstellung
• XLeRobot Docker — Original-LeRobot-Befehle
• XLeRobot Docker — XLeRobot-Befehle
• XLeRobot Docker — Fehlerbehebung und Schnellreferenz

Lernressourcen

• Lernressourcen
• PyTorch-Inkompatibilitäten auf Jetson Orin

Roboterarme

• Serie Roboterarme
• Auswahlhilfe
  • SO-ARM101-Serie
    • SO-ARM101 Roboterarm-Tutorials
    • LeRobot-Roboterarm-Tutorial
    • Lerobot-Roboterarm-Montageanleitung
    • PyTorch-Inkompatibilität auf Jetson Orin
    • SO-ARM100&101 Armhalterung und Umgebungskamera-Kit – Montage-Tutorial
    • Overhead-Kamera-Halterung Montage
    • SO-ARM101 Drahtlose Teleoperation (ESP32-NanoCam-Version)
    • Teleoperation-Fehlerbehebung
    • SO-ARM101 Zweiarm-Tutorial (zwei Folgearme)
    • SoARM-Servo-Kalibrierungstool – Anleitung
      • LeRobot-Komplettkurs
        • LeRobot-Komplettkurs
          • 1. LeRobot-Umgebung
            • Schritt 1: LeRobot-Umgebung installieren (Ubuntu)
            • Schritt 1: LeRobot-Umgebung installieren (Windows)
            • Schritt 1: LeRobot-Umgebung installieren (macOS)
          • 2. Serielle Ports
            • Schritt 2: Ports der seriellen Geräte anzeigen (Ubuntu)
            • Schritt 2: Ports der seriellen Geräte anzeigen (Windows)
            • Schritt 2: Ports der seriellen Geräte anzeigen (macOS)
          • 3. Kalibrierung
            • Schritt 3: Roboterarm kalibrieren (Ubuntu)
            • Schritt 3: Roboterarm kalibrieren (Windows)
            • Schritt 3: Roboterarm kalibrieren (macOS)
          • 4. Teleoperation
            • Schritt 4: Teleoperation (Ubuntu)
            • Schritt 4: Teleoperation (Windows)
            • Schritt 4: Teleoperation (macOS)
          • 5. Teleop mit Kamera
            • Schritt 5: Teleoperation mit Kamera (Ubuntu)
            • Schritt 5: Teleoperation mit Kamera (Windows)
            • Schritt 5: Teleoperation mit Kamera (macOS)
          • 6. Datenerfassung
            • Schritt 6: Datensatz durch Demonstration erfassen
            • Schritt 6: Datensatz durch Vorführen aufnehmen – Handshake 200
            • Schritt 6: Datensatz ansehen und wiedergeben
            • Schritt 6: Hinweise zum Erfassen von Datensätzen
            • Schritt 6: Hugging-Face-Konto registrieren (optional)
            • Schritt 6: Datensatz auf HuggingFace hochladen (optional)
            • Schritt 7 (Simulation): Datensatz aufnehmen – Lightwheel-LeIsaac-Teleoperation
          • 7. Modelltraining
            • Schritt 7: Lokales Training unter Ubuntu
            • Schritt 7: Cloud-GPU-Trainingsumgebung einrichten
            • Schritt 7: Trainingskurven in Echtzeit mit wandb anzeigen
            • Schritt 7: Modell zu HuggingFace hochladen (optional)
            • Schritt 7: Modelldateien abrufen
            • Schritt 7: Trainingsbefehl für ACT
            • Schritt 7: Trainingsbefehl für pi0
            • Schritt 7: Trainingsbefehl für pi0.5
            • Schritt 7: Trainingsbefehl für pi0fast
            • Schritt 7: Trainingsbefehl für SmolVLA
            • Schritt 7: Trainingsbefehl für Diffusion
            • Schritt 7: Trainingsbefehl für WALL-OSS
            • Schritt 7: Trainings-Kommandozeile
            • Schritt 7: Empfehlungen für Trainingsparameter
            • Schritt 7: Von LeRobot unterstützte Imitationslern-Algorithmen
          • 8. Modell-Inferenz
            • Schritt 8: Erläuterung der Befehle
            • Schritt 8: Häufige Bugs und Lösungen
            • Schritt 8: Deploy-Befehl für ACT
            • Schritt 8: Deploy-Befehl für pi0
            • Schritt 8: Deploy-Befehl für pi0.5
            • Schritt 8: Deploy-Befehl für SmolVLA
            • Schritt 8: Inferenzbefehl für Diffusion
            • Schritt 8: Inferenzbefehl für WALL-OSS
            • Schritt 8: Inferenz auf NVIDIA DGX Spark
            • Schritt 8: Inferenz auf D-Robotics RDK S100
          • Grundlagen
            • LeRobot kennenlernen
            • LeRobot-Datensätze auf HuggingFace
            • Materialien zum Modelltraining
            • Offizielle 3D-Druckdateien für den SO-ARM 100 Roboterarm
            • URDF-Dateien und Referenzmaterial
            • Empfohlene Kamera-Halterungen und -Montagevorrichtungen
          • Weitere Themen
            • ROS2-Simulationssteuerung
            • Montageanleitung für den Parallelbacken-Greifer
      • LeLab-Tutorial
        • 1 · Überblick
        • 2 · Installation und Start
        • 3 · Verbinden und kalibrieren
        • 4 · Teleoperation
        • 5 · Ein Dataset aufzeichnen
        • 6 · Trainieren und Inferenz ausführen
        • 7 · Fehlerbehebung
      • MuJoCo-Simulations-Tutorial, - SO-ARM101 × MuJoCo – Tutorial für den kompletten Workflow (Index), - 01 · Umgebung einrichten, - 02 · Validierung des Simulationsmodells (MJCF laden und ansteuern), - 03 · Verbindung zum realen Roboter und Kalibrierung, - 04 · Tastatur-Teleoperation, - 05 · Digitaler Zwilling des Leader-Arms (physischer Arm steuert simulierten Arm), - 06 · Datenaufzeichnung und -wiedergabe, - 07 · Häufige Probleme und Erfahrungen, - 08 · Weiterer Fahrplan, - 09 · Vollständiges Nutzungstutorial (Arm starten → Dataset → Videos ansehen → Training → Deployment)
  • SO-ARM101 + AmazingHand Kurs
    • Kursübersicht
      • Linux
        • Phase 1: Umgebung einrichten (Linux)
        • Stufe 2: Hand- & Arm-Kalibrierung (Linux)
        • Phase 3: Teleoperation (Linux)
        • Phase 4: Datenerfassung (Linux)
        • Phase 5: Modelltraining (Linux)
        • Stufe 6: Modell-Deployment (Linux)
      • Windows
        • Phase 1: Umgebung einrichten (Windows)
        • Stufe 2: Hand- & Arm-Kalibrierung (Windows)
        • Phase 3: Teleoperation (Windows)
        • Phase 4: Datenerfassung (Windows)
        • Phase 5: Modelltraining (Windows)
        • Stufe 6: Modell-Deployment (Windows)
  • XLeRobot-Tutorials
    • Tutorial-Übersicht
    • Umgebung einrichten (macOS)
    • Umgebung einrichten (Ubuntu)
    • Umgebung einrichten (Windows)
    • XLeRobot-Dateien verschieben
    • Montage (fertiger Bausatz)
    • Montage (Einzelteile)
  • AmazingHand
    • Roboterhand Interface-Steuerung
    • AmazingHand Web Control
    • AmazingHand Fingerhand Produktinformationen
    • Tutorial zum offiziellen Beispiel der Roboterhand
    • Dexterous Hand (TTL-Servo) Debug-Tutorial
      • PWM-Servo-Debugging
        • 01-GUI-visuelle Steuerung
        • 02-Gesten-Tracking-Tutorial
        • 03-PWM-Servo-Version - Handbuch
        • 04-Serienservo-Version - Benutzungshinweise
      • Gestenverfolgung
        • Linux（Ubuntu）Ein-Klick-Deployment und -Ausführung
        • Windows Ein-Klick-Deployment und -Ausführung
        • Mac Ein-Klick-Deployment und -Ausführung
  • Lekiwi
    • Lekiwi-Mobilitätsroboter – Bedienungstutorial
    • Lekiwi-Mobilitätsroboter – Montage-Tutorial

Sensoren

• Sensoren & Wahrnehmung
• IMU-Kalibrierung
• Remote-Dateiübertragung
• SSH-Dateiübertragung
  • IMU-Trägheitsnavigation
    • Produktinformation
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            • Arduino
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  • GPS- & BeiDou-Modul
    • Modul-Informationen
    • 51-MCU: GPS-Auswertung
    • Arduino: Positionsausgabe
    • Arduino: Positionsauswertung
    • STM32F103: GPS-Auswertung
    • Jetson: GPS-Auswertung
    • Jetson: AGNSS-Unterstützung
    • Jetson: Baidu-Maps-API
    • Raspberry Pi: GPS-Auswertung
    • Raspberry Pi: AGNSS-Unterstützung
    • Raspberry Pi: Baidu-Maps-API
    • ROS: Vorbereitung
    • ROS: GPS-Daten lesen
    • ROS: GPS-Spur zeichnen
    • Kartenpositionsfehler

Zubehör

• Roboter-Accessoires
  • USB-Kamera mit Autofokus
  • Jetson-CSI-Kamera
    • KWS-Spracherkennungsmodul
      • Tutorial-Startseite
      • Jetson Nano serielle Kommunikation
      • Jetson serielle Kommunikation
      • PC serielle Kommunikation
      • Raspberry Pi serielle Kommunikation
      • ROS2 RViz2-Visualisierung
      • Firmware für Wake-Wörter herunterladen und flashen
    • Feetech-Servo
      • STS3215 & SCS0009 – Debug-Tutorial
      • SCS-Kommunikationsprotokoll
      • Magnetencoder-STS-Servo – Speichertabelle
      • Potentiometer-SCSCL-Servo – Speichertabelle
      • SCS0009-Servo-Debug-Tool – Anleitung
    • ESP32-NanoCam Videoübertragungsmodul
      • ESP32-NanoCam Schnellstart
      • ESP32-NanoCam Hardware-Spezifikation
      • ESP32-NanoCam Handbuch zum seriellen Protokoll
        • KI-Vision-Tutorial (11 Kapitel)
          • Kapitel 1: Umgebungseinrichtung
          • Kapitel 2: Schnellstart
          • Kapitel 3: Kamera-Grundlagen
          • Kapitel 4: Gesichtsdetektion
          • Kapitel 5: Katzengesichtsdetektion
          • Kapitel 6: Farberkennung
          • Kapitel 7: QR-Code-Scanning
          • Kapitel 8: Gesichtserkennung
          • Kapitel 9: Sprachdialog
          • Kapitel 10: KI-Bildverständnis
          • Kapitel 11: ESP-Claw-Sprachsteuerung
    • CSI-Kamera-Tutorials
      • Jetson CSI-Kamera einrichten
      • Autofokus-Kamera verwenden
      • Jupyter Lab verwenden
      • JetCam verwenden
      • IMX219 am Raspberry Pi
    • AI-Sprachinteraktionsmodul
      • Schnellstart
      • Produktinformationen
      • Flashen der Modul-Firmware
      • Weckwort und Befehlswörter ändern
      • Benutzerdefinierte Protokolleinträge erstellen
      • ROS1-Sprachinteraktion
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      • PC-Kommunikation
      • Arduino: Serielle Kommunikation
      • Arduino: IIC-Kommunikation
      • Jetson: Serielle Kommunikation
      • Jetson: IIC-Kommunikation
      • RDK: Serielle Kommunikation
      • RDK: IIC-Kommunikation
      • Raspberry Pi: Serielle Kommunikation
      • Raspberry Pi: IIC-Kommunikation
  • 2-DOF-Gimbal
• Herzfrequenz- und SpO2-Sensor
• 0,91-Zoll-OLED-Display
• 4K-HDMI-Capture-Karte
• KVM-Switch
• KVM-Switch · Tutorial-Übersicht,- 01 · Umschalten zwischen zwei Computern (Taste & IR-Fernbedienung),- 02 · HUB-Funktion (eins zu drei),- 03 · Bluetooth,- 04 · TTL-Serieller Anschluss (drahtlose serielle Verbindung),- 05 · 10-Pin-Erweiterungsheader,- 06 · Host ohne Monitor (Capture-Card + OBS),- 07 · FAQ und Hinweise
• USB-Soundkarte ohne Treiber

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