Phase 1: Umgebung einrichten (Linux)

Verwenden Sie Miniforge, um eine eigenständige Python-Umgebung zu erstellen und LeRobot sowie die AmazingHand-Unterstützung zu installieren. Führen Sie die Schritte auf dieser Seite in strikter Reihenfolge aus; jeder Codeblock kann als Ganzes kopiert werden.

Umgebungsversionen: Python 3.12 · PyTorch ≥ 2.10 · LeRobot 0.6.2 (angepasste Version dieses Repositorys) · empfohlen Ubuntu 20.04/22.04

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Schritt 1: Miniforge installieren

wget "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/github-release/conda-forge/miniforge/LatestRelease/Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh"

bash Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh -b
~/miniforge3/bin/conda init
source ~/.bashrc

conda --version

Offizielle Adresse (Auslandsnetzwerk): https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh

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Schritt 2: conda-Spiegel für China konfigurieren (Netzwerk in Festlandchina)

conda config --remove-key channels

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

pkgs/free ist abgeschaltet (404); nicht hinzufügen. Bei unbegrenztem Netzwerk können Sie diesen Schritt überspringen.

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Schritt 3: Kompilierwerkzeuge installieren (bei neuen Systemen erforderlich)

Ein frisch installiertes Ubuntu kann Kompilierwerkzeuge wie gcc vermissen; diese werden für die Installation von Paketen wie evdev benötigt:

sudo apt update
sudo apt install -y build-essential

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Schritt 4: Virtuelle Umgebung erstellen

conda create -y -n lerobot python=3.12
conda activate lerobot

python --version
python -c "import struct; print(struct.calcsize('P')*8, 'bit')"

Erwartet: Python 3.12.x + 64 bit.

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Schritt 5: ffmpeg installieren (für Videodekodierung erforderlich)

LeRobot benötigt ffmpeg zum Aufnehmen/Wiedergeben von Videodaten:

conda install ffmpeg -c conda-forge -y

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Schritt 6: Projektabhängigkeiten installieren

cd ~/lerobot-main
pip install -e ".[amazinghand]"

amazinghand enthält: feetech-servo-sdk (Armmotoren), rustypot (Handmotoren), pygame (Kalibrierungs-GUI), pyserial (serielle Schnittstelle).

Wenn pip langsam ist, konfigurieren Sie zuerst eine Quelle in China:

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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Schritt 7: Berechtigungen für die serielle Schnittstelle konfigurieren

sudo chmod 666 /dev/ttyACM*

Dauerhafte Lösung (udev-Regel, für den CP210x-Chip, VID 10c4):

sudo tee /etc/udev/rules.d/99-servo.rules << 'EOF'
SUBSYSTEM=="tty", ATTRS{idVendor}=="10c4", ATTRS{idProduct}=="ea60", MODE="0666", GROUP="dialout"
EOF
sudo udevadm control --reload-rules && sudo udevadm trigger

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Schritt 8: Umgebung überprüfen

python -c "import scservo_sdk, rustypot, pygame, serial, lerobot; print('all OK')"
lerobot-calibrate-amazing-hand --help

Es sollte all OK und usage: lerobot-calibrate-amazing-hand ... angezeigt werden.

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Schritt 9: Serielle Schnittstelle bestätigen

ls -l /dev/ttyACM* /dev/ttyUSB* 2>/dev/null

Oder lerobot-find-port. Bestätigen Sie die Pfade der drei Geräte (Beispiel /dev/ttyACM0//dev/ttyACM1//dev/ttyACM2, muss durch Ihre tatsächlichen Werte ersetzt werden).

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Fertig → Phase 2: Kalibrierung

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Fehlerbehebung

Symptom	Lösung
conda-Befehl nicht gefunden	Nach source ~/.bashrc oder conda init das Terminal neu öffnen
pkgs/free 404	Dieser Kanal ist abgeschaltet; nicht hinzufügen
Serielle Schnittstelle Permission denied	Schritt 7 sudo chmod 666
Abhängigkeiten lassen sich nicht installieren / sind langsam	pip-Quelle in China konfigurieren (Hinweis in Schritt 6)
Installation meldet evdev-Kompilierfehler	Schritt 3 sudo apt install build-essential
CUDA-Prüfung beim GPU-Training False	Siehe Trainingsdokument in Phase 5

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