原版 LeRobot の実行コマンド
所属：lerobot/ —— 単腕の SO-101 / SO-100 アーム、LeKiwi 前提：deployment/ を先に読み終え、コンテナ内に入っていること もう一つのルート：xlerobot/（XLeRobot 本体） 次へ：troubleshooting/
lerobot-* コマンドラインで単腕の SO-101 / SO-100 アームや LeKiwi を操作します。
⚠️ XLeRobot 本体を動かす場合は xlerobot/ に戻ってください。 これらのコマンドラインツールは
xlerobotに対応していません——理由は後述の第 0 節を参照してください。
0. どんな場合にこのルートを使うか
| お使いのハードウェア | 進むルート | 理由 |
|---|---|---|
| 単腕の SO-101 / SO-100 アーム | ✅ 本ページ（lerobot-* CLI） | 原版ツールが直接対応 |
| LeKiwi | ✅ 本ページ（lerobot-* CLI） | 原版ツールが直接対応 |
| XLeRobot 本体（両腕 + 台車） | ❌ 04 へ | CLI のホワイトリストに xlerobot がない |
なぜ 2 つのルートに分かれているのか：lerobot-calibrate のようなコマンドラインツールは、ソースコード内にロボットのインポートリストをハードコードしています（原版ロボット 14 種。完全なリストは第 11 節を参照）。その中に xlerobot はありません。無理に渡すと次のエラーが出ます：
lerobot-calibrate: error: argument --robot.type: invalid choice: 'xlerobot'逆に、examples/ 配下のスクリプトは XLeRobot 本体向けに書かれたもので、単腕には使えません。
2 つのルートは同じ環境を共有しています——イメージにインストールされているパッケージの名前は lerobot で、XLeRobot は robots/ ディレクトリにコードを 3 つ追加しているだけです。そのため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。 同一プロセス内で両方を一緒に import することもできます。
1. 完全なフロー
準備 キャリブレーション 使用 トレーニング デプロイ
──── ────────────────── ──── ──────────── ────────
find-port → calibrate → teleoperate ┐
find-cameras record ┴→ train → rollout
replay各ステップにつき 1 コマンドです。以下で順に説明します。
2. 準備：シリアルポートとカメラを探す
lerobot-find-port # 対話式：プロンプトに従ってサーボケーブルを抜き挿し、シリアルポート名を表示
lerobot-find-cameras opencv # カメラを 1 つずつ試してスクリーンショットを撮影lerobot-find-cameras はスクリーンショットを outputs/captured_images/ に保存します。映像が見えればカメラが使用可能です。 実測で使用可能（/dev/video0 を認識し、キャプチャに成功）。
どちらのコマンドも対話式です。
--helpを直接付けて実行すると EOF エラーになりますが、正常な動作です。
3. 新しいサーボを初めて使う場合：ID の書き込み
新品のサーボは出荷時の ID がすべて 1 のため、1 本のバスに接続するには 1〜6 に 1 つずつ変更する必要があります：
lerobot-setup-motors --robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/ttyACM0「サーボを 1 つだけ接続して Enter を押してください」と表示され、1 つ変更したら次のサーボを接続します。
新しく組み立てた場合、またはサーボを交換した場合にのみ必要です。すでに正常に通信できるアームはこのステップをスキップしてください。
4. キャリブレーション
lerobot-calibrate \
--robot.type=so101_follower \
--robot.port=/dev/ttyACM0 \
--robot.id=my_arm- キャリブレーションファイルがない場合 → ガイドが開始されます：まずアームを可動範囲の中点に合わせて Enter を押し、その後各関節を可動範囲の端から端まで順に動かします
- キャリブレーションファイルがある場合 → 復元するか、再キャリブレーションするかを聞かれます
キャリブレーションファイルの保存先は ~/.cache/huggingface/lerobot/calibration/robots/so101_follower/my_arm.json です。 コンテナ起動時に -v ~/.cache/huggingface をマウントしています（03-Deployment 参照）ので、コンテナを開き直しても失われません。
リーダー/フォロワー構成の場合、フォロワーアームとリーダーアームをそれぞれ 1 回ずつキャリブレーションします：
lerobot-calibrate --robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/ttyACM0 --robot.id=my_follower
lerobot-calibrate --teleop.type=so101_leader --teleop.port=/dev/ttyACM1 --teleop.id=my_leader5. テレオペレーション
リーダーアームでフォロワーアームを動かす（リーダー/フォロワーモード）
lerobot-teleoperate \
--robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/ttyACM0 --robot.id=my_follower \
--teleop.type=so101_leader --teleop.port=/dev/ttyACM1 --teleop.id=my_leaderリーダーアームがない場合は？キーボードを使う
--teleop.type には keyboard があり、2 台目のハードウェアは不要です：
lerobot-teleoperate \
--robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/ttyACM0 --robot.id=my_follower \
--teleop.type=keyboard--teleop.type=gamepad で Xbox コントローラーを接続することもできます（pip install "lerobot[gamepad]" が必要）。
カメラを接続して映像を見る
lerobot-teleoperate \
--robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/ttyACM0 --robot.id=my_follower \
--teleop.type=so101_leader --teleop.port=/dev/ttyACM1 --teleop.id=my_leader \
--display_data=true --display_mode=rerunrerun での可視化を使う場合も、先に 2 つの X11 ライブラリのインストールが必要です。 xlerobot/ の第 1 節を参照してください。
6. デモンストレーションデータの収集
lerobot-record \
--robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/ttyACM0 --robot.id=my_follower \
--robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: /dev/video0, width: 640, height: 480, fps: 30} }" \
--teleop.type=so101_leader --teleop.port=/dev/ttyACM1 --teleop.id=my_leader \
--dataset.repo_id=<あなたのユーザー名>/<最初のデータセット名> \
--dataset.num_episodes=10 \
--dataset.single_task="pick up the cube"パラメータの説明：
| パラメータ | 役割 |
|---|---|
--robot.cameras | カメラ設定。ネストされた辞書の構文で、名前: {type: opencv, index_or_path: ..., width/height/fps} |
--dataset.repo_id | データセットの Hugging Face 上の ID（ローカルに録ってから後でプッシュも可能） |
--dataset.num_episodes | 録るエピソード数 |
--dataset.single_task | タスクの説明。トレーニング時に使用 |
--dataset.root | 別のディレクトリに保存したい場合に追加。デフォルトはキャッシュディレクトリ配下 |
録画中のキー操作（ターミナルに表示されます）：
| キー | 動作 |
|---|---|
→（右矢印キー） | 現在のエピソードを途中終了し、リセット段階へ進む |
←（左矢印キー） | 現在のエピソードを破棄して、この 1 本を録り直す |
Esc | 録画全体を停止 |
録り終えたデータはローカルでそのまま使用できます。Hub にプッシュする場合：
--dataset.push_to_hub=true（コンテナ起動時に -e HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com を追加したことを忘れずに。）
7. リプレイによる確認
録り終えたらまずリプレイで一度確認し、データに問題がないことを確かめてからトレーニングします：
lerobot-replay \
--robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/ttyACM0 --robot.id=my_follower \
--dataset.repo_id=<あなたのユーザー名>/<最初のデータセット名> \
--dataset.episode=08. トレーニング
lerobot-train \
--policy.type=act \
--dataset.repo_id=<あなたのユーザー名>/<最初のデータセット名>
lerobot-trainはrobot.typeを必要としません（データセットとポリシータイプだけを扱います）。 そのためこのコマンドは XLeRobot のルートと共用です——XLeRobot で録ったデータも同じようにトレーニングできます。トレーニングは非常に計算負荷が高いです。CPU では極小規模しか実行できず、実用的には Jetson の GPU が必要です。
選択可能なポリシー（--policy.type）：act（最もよく使われる）、diffusion、smolvla、 pi0 / pi05 / pi0_fast、groot、tdmpc、vqbet など。
9. 実機デプロイ：トレーニング済みポリシーの実行
lerobot-rollout \
--robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/ttyACM0 --robot.id=my_follower \
--policy.path=<あなたのユーザー名>/<モデル名> \
--strategy.type=base| パラメータ | 説明 |
|---|---|
--policy.path | トレーニング済みモデル（Hub 上の ID またはローカルパス） |
--strategy.type | base が最もよく使われる。ほかに sentry、highlight、episodic、dagger |
--inference.type | sync（デフォルト）または rtc |
⚠️
lerobot-evalを実機で使わないでください——あれはシミュレーションベンチマーク用です （--env.type=aloha/pusht/libero/metaworld...）。実機デプロイには使用しません。実機ではlerobot-rolloutを使用してください。
10. コマンドラインツール一覧
| コマンド | 役割 | robot.type は必要か |
|---|---|---|
lerobot-find-port | シリアルポートを探す | いいえ |
lerobot-find-cameras | カメラを探す | いいえ |
lerobot-setup-motors | 新しいサーボに ID を書き込む | はい |
lerobot-calibrate | キャリブレーション | はい |
lerobot-teleoperate | テレオペレーション | はい |
lerobot-record | データセットの記録 | はい |
lerobot-replay | データのリプレイ | はい |
lerobot-train | ポリシーのトレーニング | いいえ（XLeRobot と共用） |
lerobot-rollout | 実機へのポリシーデプロイ | はい |
lerobot-eval | シミュレーションベンチマーク評価 | いいえ（--env.type を使用） |
lerobot-edit-dataset | データセットの編集 | いいえ |
lerobot-dataset-viz | データセットの可視化 | いいえ |
lerobot-info | 環境とバージョン情報の表示 | いいえ |
11. CLI が対応するロボットタイプ（完全なリスト）
これは lerobot-* コマンドラインが実際に認識できるすべてのタイプです（ソースコードのホワイトリストから読み取ったもの）。 xlerobot はありません——これが 2 つのルートに分かれている理由です。
ロボット（--robot.type）—— 14 種：
openarm_follower bi_openarm_follower rebot_b601_follower
bi_rebot_b601_follower so100_follower so101_follower
bi_so_follower hope_jr_hand hope_jr_arm
koch_follower lekiwi lekiwi_client
omx_follower unitree_g1テレオペレーター（--teleop.type）—— 含まれるもの：
so101_leader so100_leader bi_so_leader koch_leader
openarm_leader omx_leader rebot_102_leader unitree_g1
keyboard gamepad homunculus_arm homunculus_glove完全なリストはご自身のイメージ内の
--helpを基準にしてください。バージョンによって追加・削除があります。
12. 完全な例（ゼロから実行できるまで）
# 1. デバイスを探す
lerobot-find-port # シリアルポート名を控える。以下では /dev/ttyACM0 を使用
lerobot-find-cameras opencv # カメラを控える。以下では /dev/video0 を使用
# 2. 新しいサーボに ID を書き込む（新しく組み立てたアームのみ必要）
lerobot-setup-motors --robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/ttyACM0
# 3. キャリブレーション
lerobot-calibrate --robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/ttyACM0 --robot.id=my_follower
# 4. キーボードで動くか試す
lerobot-teleoperate \
--robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/ttyACM0 --robot.id=my_follower \
--teleop.type=keyboard
# 5. データを 10 エピソード録る
lerobot-record \
--robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/ttyACM0 --robot.id=my_follower \
--robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: /dev/video0, width: 640, height: 480, fps: 30} }" \
--teleop.type=keyboard \
--dataset.repo_id=<あなたのユーザー名>/my-first-dataset \
--dataset.num_episodes=10 --dataset.single_task="pick up the cube"
# 6. トレーニング
lerobot-train --policy.type=act --dataset.repo_id=<あなたのユーザー名>/my-first-dataset
# 7. アームを自律実行させる
lerobot-rollout \
--robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/ttyACM0 --robot.id=my_follower \
--policy.path=<あなたのユーザー名>/my-first-dataset --strategy.type=base検証状況
本ページのコマンドはすべて JetPack 7.2 の chenyang310/xlerobot:jetson イメージ内で実際に実行済みです：
| 項目 | 結果 |
|---|---|
原版 --robot.type 14 種の引数解析 | ✅ 成功 |
--teleop.type（keyboard を含む）の引数解析 | ✅ 成功 |
lerobot-calibrate 全フロー | ✅ シリアルポートを開くところまで到達（当時サーボは未接続） |
lerobot-teleoperate --teleop.type=keyboard 全フロー | ✅ 同上 |
lerobot-find-cameras opencv | ✅ 実ハードウェア：/dev/video0 を認識し、画像キャプチャに成功 |
--robot.cameras のネスト構文の解析 | ✅ 成功 |
| 原版ロボットと XLeRobot の同一プロセス内での共存 | ✅ 8 つのタイプが同時に登録成功 |
ロボットアームを接続していないため、動作レベルの検証はまだ行っていません。SO-101 を接続した後、第 12 節の手順で一度実行してみてください。 どこかのステップがうまくいかない場合は教えてください。
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