🧪 新しいチュートリアルを公開中 — ロボットアームからセンサーまで

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Jetson Orin での PyTorch 非互換問題

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SO-ARM101 デュアルアーム(デュアルフォロワー)チュートリアル

SoARM シリーズサーボキャリブレーションツール使用チュートリアル

LeRobot完全コース

LeRobot完全コース

1. LeRobot環境のインストール

ステップ1:LeRobot環境のインストール（Ubuntu）

ステップ1:LeRobot環境のインストール（Windows）

ステップ1:LeRobot環境のインストール（macOS）

2. シリアルポート番号の確認

ステップ2:シリアルポート番号の確認（Ubuntu）

ステップ2:シリアルポート番号の確認（Windows）

ステップ2:シリアルポート番号の確認（macOS）

3. ロボットアームのキャリブレーション

ステップ3:ロボットアームのキャリブレーション（Ubuntu）

ステップ3:ロボットアームのキャリブレーション（Windows）

ステップ3:ロボットアームのキャリブレーション（macOS）

4. テレオペレーション

ステップ4:テレオペレーション（Ubuntu）

ステップ4:テレオペレーション（Windows）

ステップ4:テレオペレーション（macOS）

5. カメラ付きテレオペレーション

ステップ5:カメラ付きテレオペレーション（Ubuntu）

ステップ5:カメラ付きテレオペレーション（Windows）

ステップ5:カメラ付きテレオペレーション（macOS）

6. データセット収集（実機）

ステップ6:教示によるデータセット収集

ステップ6:データセット収集の注意事項

ステップ6:HuggingFaceアカウントの登録（任意）

ステップ6:データセットをHuggingFaceにアップロード（任意）

7. モデルの訓練

ステップ7:ローカルUbuntuでの訓練

ステップ7:クラウドGPU訓練環境の設定

ステップ7:wandbでリアルタイム訓練曲線を確認

ステップ7:モデルをHuggingFaceにアップロード（任意）

ステップ7:モデルの重みファイルを取得

ステップ7:訓練コマンドライン-ACT

ステップ7:訓練コマンドライン-pi0

ステップ7:訓練コマンドライン-pi0.5

ステップ7:訓練コマンドライン-pi0fast

ステップ7:訓練コマンドライン-smolvla

8. モデルのデプロイ

ステップ8:デプロイコマンドラインの説明

ステップ8:よくあるBugと解決方法

ステップ8:デプロイコマンドライン-ACT

ステップ8:デプロイコマンドライン-pi0

ステップ8:デプロイコマンドライン-pi0.5

ステップ8:デプロイコマンドライン-smolvla

基礎知識

LeRobotを知る

HuggingFace上のLeRobotデータセット

モデルトレーニングの資料

SO-ARM 100公式3Dプリントファイル

URDFファイルおよび資料参考

その他・応用

ROS2シミュレーション制御

平行指グリッパー取り付けチュートリアル

SO-ARM101 ロボットアーム 7軸チュートリアル

SO-ARM101 ロボットアーム 7軸チュートリアル

1. LeRobot環境のインストール

Ubuntuコンピューター

Windowsコンピューター

MACコンピューター

2. ファイルの置き換え（7DOF 対応）

3. シリアルポート番号の確認

Ubuntu

Windowsコンピューター

MACコンピューター

4. ロボットアームのキャリブレーション

Ubuntuコンピューター

Windowsコンピューター

Macコンピューター

5. テレオペレーション

Ubuntuコンピューター

Windowsコンピューター

Macコンピューター

6. カメラ付きテレオペレーション

Ubuntuコンピューター

Windowsコンピューター

Macコンピューター

7. データセット収集（実機）

データセットの確認・リプレイ

データセット収集の注意事項

Hugging Faceアカウントの登録（任意）

データセットをHuggingFaceにアップロード（任意）

教示によるデータセット収集-握手200

教示によるデータセット収集

8. モデルの訓練

クラウドGPU訓練環境の設定

訓練コマンドライン-ACT（入門に推奨）

訓練コマンドライン-Diffusion

訓練コマンドライン-pi0.5

訓練コマンドライン-pi0（効果が最も良い）

訓練コマンドライン-pi0fast

訓練コマンドライン-smolvla（次のステップに推奨）

モデルをHuggingFaceにアップロード（任意）

LeRobotがサポートする模倣学習アルゴリズム

ローカルUbuntuでの訓練

モデルの重みファイルを取得

訓練パラメータの提案

wandbでリアルタイム訓練曲線を確認

9. モデルのデプロイ

コマンドラインの説明

推論コマンドライン-ACT

推論コマンドライン-Diffusion

推論コマンドライン-pi0.5

推論コマンドライン-pi0

推論コマンドライン-smolvla

よくあるBugと解決方法

NVIDIA DGX Spark 推論

地瓜机器人（D-Robotics） RDK S100 推論

SO-ARM101 + AmazingHand チュートリアル

コース概要

Linux

ステージ1：環境構築（Linux）

ステージ2:ハンドとアームのキャリブレーション(Linux)

ステージ3：遠隔操作（Linux）

ステージ4：データ収集（Linux）

ステージ5：モデル訓練（Linux）

ステージ6:モデルデプロイ(Linux)

Windows

ステージ1：環境構築（Windows）

ステージ2:ハンドとアームのキャリブレーション(Windows)

ステージ3：遠隔操作（Windows）

ステージ4：データ収集（Windows）

ステージ5：モデル訓練（Windows）

ステージ6:モデルデプロイ(Windows)

XLeRobot チュートリアル

チュートリアル概要

環境構築(macOS)

環境構築(Ubuntu)

環境構築(Windows)

XLeRobot ファイルの移動

完成品組み立て

パーツキット組み立て

AmazingHand

ロボットハンドインターフェース制御

AmazingHand 器用なハンド製品資料

器用ハンド公式サンプル実行チュートリアル

器用ハンド（TTL シリアルサーボ）デバッグチュートリアル

PWMサーボデバッグ

01-GUI 可視化制御

02-ジェスチャートラッキングチュートリアル

03-PWM サーボバージョン-使用マニュアル

04-シリアルサーボバージョン-使用説明

ジェスチャー追跡

Linux（Ubuntu）ワンクリックデプロイ実行

Windows ワンクリックデプロイ実行

Mac ワンクリックデプロイ実行

Lekiwi

Lekiwi 移動ロボット使用チュートリアル

Lekiwi 移動ロボット組み立てチュートリアル

センサー

センサーと知覚

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SSHファイル転送

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製品情報

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マルチホスト通信ケース概要

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Arduino

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シリアル通信

Arduino

Jetson

ラズベリーパイ

RDK

STM32

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ROS1 応用

ROS2 応用

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モジュール資料

51 マイコン:GPS 解析

Arduino:位置情報の読み取り

Arduino:位置情報の解析

STM32F103:GPS 解析出力

Jetson:位置情報解析

Jetson:AGNSS 支援測位

Jetson:百度地図 API 申請

ラズベリーパイ:位置情報解析

ラズベリーパイ:AGNSS 支援測位

ラズベリーパイ:百度地図 API 申請

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ROS:GPS データの読み取り

ROS:GPS 軌跡の描画

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ESP32-NanoCam シリアルプロトコルマニュアル

AI ビジョンチュートリアル(全 11 章)

第 1 章:環境構築

第 2 章:クイックスタート

第 3 章:カメラの基礎

第 4 章:顔検出

第 5 章:猫顔検出

第 6 章:色認識

第 7 章:QR コードスキャン

第 8 章:顔認識

第 9 章:音声対話

第 10 章:AI 視覚理解

第 11 章:ESP-Claw 音声制御

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Arduino: IIC 通信

Jetson: シリアルポート通信

Jetson: IIC 通信

RDK: シリアルポート通信

RDK: IIC 通信

ラズベリーパイ: シリアルポート通信

ラズベリーパイ: IIC 通信

2自由度ジンバル

心拍・血中酸素センサー

0.91 インチ OLED スクリーン

4K HDMI キャプチャカード

KVMスイッチ

USB ドライバ不要サウンドカード

目次

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ステップ7:wandbでリアルタイム訓練曲線を確認

wandbのリンクを取得

訓練のリアルタイム曲線を確認

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