Computer Ubuntu

Il braccio attivo nero utilizza un alimentatore 5V6A

Il braccio passivo bianco utilizza un alimentatore 12V5A

Installare Miniconda

https://www.anaconda.com/download

Cambiare il mirror di pip

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

Cambiare il mirror di conda

# Svuota la configurazione .condarc esistente (opzionale, per evitare conflitti)
echo "" > ~/.condarc

# Scrivi la configurazione del mirror di 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

# Cancella la cache per rendere effettiva la configurazione
conda clean -i

Creare l'ambiente virtuale

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

Entrare nell'ambiente virtuale

conda activate lerobot

Installare ffmpeg

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

Verificare che l'installazione sia riuscita

ffmpeg

Scaricare il codice di LeRobot

Opzione A: usare direttamente il codice di questo repository (consigliato)

lerobot-7dof.zip

Opzione B: scaricare il repository ufficiale e sostituire manualmente i file corrispondenti

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

Installare il codice

#cd lerobot-main
cd lerobot

pip install -e ".[feetech]"

Verificare che l'installazione sia riuscita

lerobot-info

python

import lerobot
lerobot.__version__

import torch
torch.cuda.is_available()
import scservo_sdk

Risultati dell'esecuzione su una macchina 4090

Risultati dell'esecuzione su NVIDIA DGX Spark