🧪 Neue Tutorials in Arbeit — vom Roboterarm bis zum Sensor

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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

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)

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

XLeRobot-Docker-Image-Tutorial

Jetson AGX Orin Developer Kit

01 · Überblick

02 · Umgebung einrichten

03 · Bereitstellung

Original-LeRobot-Befehle

XLeRobot-Befehle

Fehlerbehebung und Schnellreferenz

Jetson Orin Nano Super Developer Kit

01 · Überblick

02 · Umgebung einrichten

03 · Bereitstellung

Original-LeRobot-Befehle

XLeRobot-Befehle

Fehlerbehebung und Schnellreferenz

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 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

Produktinformationen

Sensoren

Sensoren & Wahrnehmung

IMU-Kalibrierung

Remote-Dateiübertragung

SSH-Dateiübertragung

IMU-Trägheitsnavigation

Produktinformation

Multi-Board-Beispiele

Multi-Host-Kommunikationsfälle Übersicht

PC-Kommunikation

I2C-Kommunikation

Arduino

Jetson

Raspberry Pi

RDK

STM32

Serielle Kommunikation

Arduino

Jetson

Raspberry Pi

RDK

STM32

ROS-Beispiele

ROS1-Anwendung

ROS2-Anwendung

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

Code-Downloads

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

ROS2-Sprachinteraktion

Serielles Protokoll

IIC-Protokoll

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

Schnellstart

Hardware und Umgebung

Grundlegende Nutzung

Erweiterte Funktionen und Tracking

Fehlerbehebung

Produktinformationen

Herzfrequenz- und SpO2-Sensor

0,91-Zoll-OLED-Display

4K-HDMI-Capture-Karte

KVM-Switch

USB-Soundkarte ohne Treiber

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Schritt 7 (Simulation): Datensatz aufnehmen – Lightwheel-LeIsaac-Teleoperation

Offizielle LeIsaac-Website

https://lightwheelai.github.io/leisaac

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