01 · Resumen

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Esta página explica con claridad: cuál es el flujo de trabajo completo de XLeRobot, qué hardware hace falta y si su máquina lo soporta.

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Flujo de trabajo

El flujo completo de XLeRobot tiene cuatro pasos:

① Calibrar el robot  →  ② Teleoperar y grabar datos  →  ③ Entrenar el modelo  →  ④ Desplegar el modelo
   calibrate               record                          train                    eval / rollout

La imagen de Docker ya trae instalado todo el entorno de software que necesitan estos cuatro pasos: Python, PyTorch, LeRobot, el código del robot XLeRobot y los controladores de servos y cámaras. Usted ya no tiene que pelearse con conflictos de versiones.

Lo único que debe preparar usted mismo es: un robot (o poner primero en marcha el software), un ordenador y un cable USB.

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Compatibilidad de hardware

Plataforma	Soporte
Serie Jetson Orin (JetPack 7.2)	✅ La plataforma con soporte oficial actual, con aceleración por GPU
Jetson Nano (2019, original)	❌ No compatible: capacidad de cómputo demasiado baja; véase más abajo
Raspberry Pi / Ubuntu normal / PC x86	⏳ Aún no compatible; véase más abajo
Windows / macOS	❌ No compatible (el paso del puerto serie y de la cámara solo funciona bien en Linux)

💡 Actualmente esta imagen está destinada únicamente a dispositivos Jetson Orin.

• Jetson Orin Nano / Orin NX / AGX Orin: requieren JetPack 7.2 (L4T 39.2 / CUDA 13.2). El AGX Orin de 64 GB también necesita 7.2 para tener soporte completo.
• Jetson Nano (2019, original): ❌ nunca funcionará. Es de arquitectura Maxwell (capacidad de cómputo 5.3), y CUDA 13 ha eliminado por completo el soporte de Maxwell; además, torch exige como mínimo sm_80.
• Raspberry Pi / PC x86: la imagen está diseñada para soportarlos (la versión CPU genérica se basa en python:3.12-slim, una imagen base que tiene versiones oficiales para amd64 y arm64), pero la versión CPU publicada actualmente aún no es multiarquitectura: al descargarla podría obtener solo amd64 o solo arm64. Se abrirá cuando se haga la compilación multiarquitectura.

Se recomiendan 4 GB de memoria o más. Los 3,4 GB de la Jetson Orin Nano también pueden con la teleoperación, pero el entrenamiento se le hará cuesta arriba.

Requisitos del sistema

• Ubuntu 20.04 / 22.04 / 24.04, o Debian 12+
• Raspberry Pi: se requiere un sistema de 64 bits (uname -m debe mostrar aarch64)
• El kernel debe soportar puertos serie USB (lo habitual)

Compruebe su arquitectura

uname -m

• aarch64 → Raspberry Pi, Jetson (use la imagen arm64)
• x86_64 → ordenador normal (use la imagen amd64)

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Los pasos que debe leer

#	Carpeta	Contenido	Cuándo leerlo
1	deployment/ (esta misma carpeta)	Descargar la imagen y ejecutarla	Primera vez; lea 01 → 02 → 03 en orden
2	xlerobot/	Instrucciones para el XLeRobot completo	Cuando tenga el robot completo (dos brazos + chasis)
3	lerobot/	Instrucciones para el LeRobot original	Cuando solo tenga un brazo SO-101 / SO-100 o un LeKiwi
4	troubleshooting/	Preguntas frecuentes y referencia rápida	Cuando algo vaya mal

⚠️ Las carpetas 2 y 3 son alternativas entre sí — elija según su hardware:

• XLeRobot completo (dos brazos + chasis) → vaya a xlerobot/
• Un solo brazo SO-101 / SO-100, LeKiwi → vaya a lerobot/

La imagen es el mismo entorno; puede cambiar de una ruta a otra en cualquier momento, sin reinstalar nada.

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Camino más corto (solo quiere ponerlo en marcha primero)

En la Jetson (JetPack 7.2), unos pocos comandos para ver moverse al robot cuanto antes y leer después los detalles:

# 1. Instalar Docker (omitir si ya está instalado)
curl -fsSL https://get.docker.com | sudo sh && sudo usermod -aG docker $USER

# 2. Dar acceso a la GPU al contenedor (específico de Jetson; solo hace falta una vez)
sudo nvidia-ctk cdi generate --output=/etc/cdi/nvidia.yaml --disable-hook enable-cuda-compat
sudo systemctl restart docker

# 3. Descargar la imagen (unos 3,6 GB)
docker pull chenyang310/xlerobot:jetson

# 4. Iniciar el contenedor
docker run -it --rm --device nvidia.com/gpu=all \
  --privileged --network host -v /dev:/dev \
  -v ~/.cache/huggingface:/home/jetson/.cache/huggingface \
  -e HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com \
  chenyang310/xlerobot:jetson

# 5. Ejecutar la teleoperación en el contenedor (la primera vez entra automáticamente en la calibración guiada)
python examples/4_xlerobot_teleop_keyboard.py

⚠️ La ruta rápida se salta dos cosas que tarde o temprano habrá que hacer; si se atasca, vuelva al capítulo correspondiente:

• El acelerador de espejos para China continental (el paso 3 puede quedarse atascado) → 02-Environment-Setup §2
• --disable-hook enable-cuda-compat no se puede omitir (este hook tiene un bug en JetPack 7.2 y hace que el contenedor no arranque) → 03-Deployment §4

El paso 5 anterior ejecuta el ejemplo del XLeRobot completo. Si solo tiene un brazo SO-101, use la línea de comandos lerobot-*; véase lerobot/.

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