Equipo Ubuntu

El brazo líder negro utiliza un adaptador de corriente de 5V6A

El brazo seguidor blanco utiliza un adaptador de corriente de 12V5A

Instalar Miniconda

https://www.anaconda.com/download

Cambiar la fuente de pip

pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

Cambiar la fuente de conda

# Vaciar la configuración original de .condarc (opcional, para evitar conflictos)
echo "" > ~/.condarc

# Escribir la configuración del espejo de Tsinghua
cat << EOF > ~/.condarc
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
EOF

# Limpiar la caché para que la configuración surta efecto
conda clean -i

Crear el entorno virtual

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

Entrar al entorno virtual

conda activate lerobot

Instalar ffmpeg

conda install *ffmpeg*=7.1.1 *-c* conda-forge -y

Verificar que la instalación se realizó correctamente

ffmpeg

Descargar el código de LeRobot

Opción A: usar directamente el código de este repositorio (recomendado)

lerobot-7dof.zip

Opción B: descargar el repositorio de código oficial y sustituir manualmente los archivos correspondientes

git clone https://github.com/huggingface/lerobot.git

Instalar el código

#cd lerobot-main
cd lerobot

pip install -e ".[feetech]"

Verificar que la instalación se realizó correctamente

lerobot-info

python

import lerobot
lerobot.__version__

import torch
torch.cuda.is_available()
import scservo_sdk

Resultados de ejecución en una máquina con 4090

Resultados de ejecución en una NVIDIA DGX Spark