01 · 概要
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このページでは、XLeRobot の完全なワークフローとは何か、必要なハードウェアは何か、お使いのマシンで動くかどうかをはっきり説明します。
ワークフロー
XLeRobot の全体的な流れは 4 ステップです：
① ロボットのキャリブレーション → ② テレオペレーションによるデータ収集 → ③ モデルのトレーニング → ④ モデルのデプロイと自律動作
calibrate record train eval / rolloutDocker イメージには、この 4 ステップに必要なソフトウェア環境がすべて入っています——Python、PyTorch、 LeRobot、XLeRobot のロボットコード、サーボとカメラのドライバ。もうバージョン競合で悩む必要はありません。
自分で用意する必要があるのは：ロボット 1 台（またはまずソフトウェアを動かすだけでも可）、パソコン 1 台、USB ケーブル 1 本だけです。
対応ハードウェア
| プラットフォーム | 対応状況 |
|---|---|
| Jetson Orin シリーズ（JetPack 7.2） | ✅ 現在正式対応しているプラットフォーム。GPU アクセラレーションが利用可能 |
| Jetson Nano（2019 オリジナル） | ❌ 非対応——演算能力が低すぎます。後述参照 |
| Raspberry Pi / 一般的な Ubuntu / x86 PC | ⏳ 未対応、後述参照 |
| Windows / macOS | ❌ 非対応（シリアルポートとカメラのパススルーは Linux 上でのみ安定して動作します） |
💡 現在、このイメージは Jetson Orin デバイスのみを対象としています。
- Jetson Orin Nano / Orin NX / AGX Orin：JetPack 7.2 が必要です （L4T 39.2 / CUDA 13.2）。AGX Orin 64GB も 7.2 で初めて完全対応します。
- Jetson Nano（2019 オリジナル）：❌ 永遠に不可です。Maxwell アーキテクチャ（演算能力 5.3）ですが、 CUDA 13 では Maxwell サポートが完全に削除されており、torch も最低 sm_80 を要求します。
- Raspberry Pi / x86 PC：イメージは設計上対応しています（汎用 CPU 版は
python:3.12-slimベースで、 このベースイメージは公式に amd64 と arm64 の両バージョンが提供されています）が、 現在公開されている CPU 版はまだマルチアーキテクチャになっていません。 取得しても amd64 のみ、または arm64 のみの可能性があります。マルチアーキテクチャビルドができ次第開放します。メモリは 4 GB 以上を推奨します。Jetson Orin Nano の 3.4 GB でもテレオペレーションは動きますが、 トレーニングは厳しくなります。
システム要件
- Ubuntu 20.04 / 22.04 / 24.04、または Debian 12 以降
- Raspberry Pi：64 ビットシステムが必要（
uname -mがaarch64と表示されること） - カーネルが USB シリアルポートに対応していること（通常は対応しています）
アーキテクチャの確認
uname -maarch64→ Raspberry Pi、Jetson（arm64 イメージを使用）x86_64→ 一般的なパソコン（amd64 イメージを使用）
読むべきフォルダー
| # | フォルダー | 内容 | いつ読むか |
|---|---|---|---|
| 1 | deployment/（ここです） | イメージの取得、イメージの実行 | 初めて使う場合。01 → 02 → 03 の順に読む |
| 2 | xlerobot/ | XLeRobot 本体の実行コマンド | 本体（両腕 + 台車）を持っている場合 |
| 3 | lerobot/ | 原版 LeRobot の実行コマンド | 単腕の SO-101 / SO-100 アームまたは LeKiwi のみの場合 |
| 4 | troubleshooting/ | よくある問題と早見表 | 問題が起きたとき |
⚠️ 2 番目と 3 番目のフォルダーは二者択一です——お使いのハードウェアで選んでください：
- XLeRobot 本体（両腕 + 台車）→
xlerobot/へ- 単腕の SO-101 / SO-100 アーム、LeKiwi →
lerobot/へイメージは同じ環境なので、2 つのルートはいつでも切り替えられ、何もインストールし直す必要はありません。
最短ルート（まずは動かしてみたい場合）
**Jetson 上（JetPack 7.2）**で、いくつかのコマンドでまずロボットが動くところまで確認し、それから細部を読み返しましょう：
# 1. Docker をインストール（インストール済みならスキップ）
curl -fsSL https://get.docker.com | sudo sh && sudo usermod -aG docker $USER
# 2. コンテナに GPU チャネルを開く（Jetson 特有、1 回だけで OK）
sudo nvidia-ctk cdi generate --output=/etc/cdi/nvidia.yaml --disable-hook enable-cuda-compat
sudo systemctl restart docker
# 3. イメージを取得（約 3.6 GB）
docker pull chenyang310/xlerobot:jetson
# 4. コンテナを起動
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. コンテナ内でテレオペレーションを実行（初回は自動的にキャリブレーションガイドに入る）
python examples/4_xlerobot_teleop_keyboard.py⚠️ このショートカットは、遅かれ早かれ必要になる 2 つの作業を省略しています。詰まったら該当セクションを見直してください：
- 中国本土向けミラーアクセラレータ（ステップ 3 で止まる可能性があります）→ 02-Environment-Setup §2
--disable-hook enable-cuda-compatは省略できません（このフックは JetPack 7.2 でバグがあり、コンテナが起動しなくなります）→ 03-Deployment §4上記のステップ 5 で実行するのは XLeRobot 本体のサンプルです。単腕の SO-101 アームしかない場合は、
lerobot-*コマンドラインに切り替えてください。詳しくは lerobot/ を参照。
次へ：02-Environment-Setup —— Docker のインストール、中国本土向けアクセラレータの設定、ハードウェアの接続