SO-ARM101 × MuJoCo – Tutorial für den kompletten Workflow (Index)

Dieses Tutorial dokumentiert und reproduziert den kompletten Workflow aus Simulation + realem Roboter des SO-ARM101: von der Einrichtung der Umgebung über die Modellvalidierung und die Kalibrierung am realen Gerät bis zur Tastatur-/Leader-Teleoperation sowie Datenaufzeichnung und -wiedergabe. Alle Befehle wurden am 2026-10-15 in einer Sitzung mit realem Roboter + Simulation verifiziert.

Zielgruppe: Nutzer des Juxi SO-ARM101-Kits und interne Ingenieure. Vorkenntnisse zu MuJoCo oder LeRobot sind nicht erforderlich.

Workflow-Karte (zwei Spuren, ein gemeinsamer Komponentensatz)

                         ┌──────────────── 共用组件 ────────────────┐
                         │  数据集格式(LeRobotDataset) · 回放 · 未来训练  │
                         └──────────────────────────────────────────┘
                                      ▲                    ▲
        ┌── 真机轨 ──────────────────┘                    └──────────── 仿真轨 ──┐
        │  操控: 主动臂(实体) / 键盘                                      操控: 键盘 / 主动臂(实体) │
        │  被控: 真机从动臂 (COM 串口)                                    被控: MuJoCo 仿真从动臂   │
        │  命令: --robot.type=so101_follower                            命令: --robot.type=so101_mujoco │
        └───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Kapitel	Inhalt	Ergebnis
01 Umgebung einrichten	uv-Umgebung, Dependency-Extras, Windows-Hinweise	Lauffähige Umgebung
02 Validierung des Simulationsmodells	Laden/Vergleich/Rendering der drei MJCF-Modelle	Gewissheit über Modell und Simulationsverhalten
03 Verbindung zum realen Roboter und Kalibrierung	Serielle Schnittstelle erkennen, schreibgeschützte Erstprüfung, Kalibrierung von Follower/Leader	Zwei von der Software erkannte Arme
04 Tastatur-Teleoperation	Realen Roboter/Simulation per Tastatur steuern, Raten-Tuning, sichere Geschwindigkeitsbegrenzung	Schnellste manuelle Steuerungsmethode
05 Digitaler Zwilling des Leader-Arms	Physischer Leader-Arm steuert simulierten Follower, Nullpunkt-Feintuning	Digital-Twin-Demo und Datenerfassung
06 Datenaufzeichnung und -wiedergabe	Real/Simulation aufzeichnen, Episodensteuerung, Wiedergabe, Inspektionsskript	Trainierbares Dataset
07 Häufige Probleme und Erfahrungen	Alle in diesem Workflow aufgetretenen Fallstricke und Lösungen	Handbuch zur Fehlerbehebung
08 Weiterer Fahrplan	Kamera, Objektszenen, automatische Datengenerierung, Training	Nächste Schritte
09 Vollständiges Nutzungstutorial	Arm starten → Aufzeichnen → Prüfen → Videos ansehen → Training → Simulations-Deployment in einem Durchgang; inkl. conda-Umgebungsalternative	Von null zum brauchbaren Dataset und dann zur Policy im Einsatz

Empfohlene Reihenfolge für den Einstieg: 01 (Umgebung) → 03 (nur bei Anschluss des realen Roboters erforderlich) → dem Hauptpfad in 09 Vollständiges Nutzungstutorial folgen (Aufzeichnen → Prüfen → Videos ansehen → Training → Deployment); 02 und 04–08 sind Referenzhandbücher und können bei Bedarf nachgeschlagen werden. Jeder Befehl in 09 kann direkt kopiert und ausgeführt werden; ein zwischenzeitliches Nachinstallieren in anderen Kapiteln ist nicht nötig.

Drei Konventionen, die man sich merken muss

1. Einheitensystem (drei Parteien abgestimmt): Die fünf Körpergelenke verwenden −100 bis 100 (Weganteil, 0 = Mitte des Stellwegs), der Greifer 0 bis 100 (0 = geschlossen). Realer Roboter (use_degrees=false), Simulation und Leader-Arm sind alle auf diese Konvention abgestimmt; die aufgezeichneten Datasets sind strukturell identisch mit offiziellen realen Datasets wie lerobot/svla_so101_pickplace (6-dimensionaler Vektor + Gelenknamen).

2. Rollenentsprechung: Das gesteuerte Objekt (realer Roboter oder Simulation) wird immer mit --robot.* konfiguriert; das Steuergerät (Tastatur/Leader-Arm) immer mit --teleop.*.

3. Befehlspräfix auf diesem Rechner: Alle uv-Befehle auf dieser Entwicklungsmaschine benötigen zuerst ein Cache-Verzeichnis (Grund siehe 07):

   export UV_CACHE_DIR='C:\Users\admin\AppData\Local\Temp\uv-cache'

Gemessene Umgebung

Element	Version
System	Windows 11
Python / uv	3.12.9 / 0.12.5
lerobot	0.6.2 (dieses Repository, isolierte projektinterne .venv, beeinflusst conda nicht)
MuJoCo	3.16.0
PyTorch	2.11.0 (CPU-Version)
Hardware	SO-ARM101 Leader (COM124) + Follower (COM172), CH343-Seriellchip

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