01 · Visão geral

Anterior: Nenhum — esta é a primeira página Próximo: 02-Environment-Setup

Esta página explica claramente: qual é o fluxo de trabalho completo do XLeRobot, de que hardware você precisa e se a sua máquina é compatível.

---

Fluxo de trabalho

O fluxo completo do XLeRobot tem quatro etapas:

① Calibrar o robô  →  ② Teleoperar e coletar dados  →  ③ Treinar o modelo  →  ④ Implantar o modelo para rodar de forma autônoma
   calibrate        record              train           eval / rollout

A imagem Docker já traz pronto todo o ambiente de software exigido por essas quatro etapas — Python, PyTorch, LeRobot, o código de robô do XLeRobot e os drivers de servo e câmera. Você não precisa mais brigar com conflitos de versão.

O que você precisa providenciar por conta própria é só isto: um robô (ou colocar o software para rodar primeiro), um computador e um cabo USB.

---

Suporte de hardware

Plataforma	Suporte
Jetson série Orin (JetPack 7.2)	✅ Plataforma oficialmente suportada no momento, com aceleração por GPU
Jetson Nano (2019, original)	❌ Sem suporte — poder de processamento baixo demais; veja abaixo
Raspberry Pi / Ubuntu comum / PC x86	⏳ Ainda não suportado, veja abaixo
Windows / macOS	❌ Sem suporte (o repasse da porta serial e da câmera só funciona bem no Linux)

💡 No momento, esta imagem é destinada apenas a dispositivos Jetson Orin.

• Jetson Orin Nano / Orin NX / AGX Orin: exigem JetPack 7.2 (L4T 39.2 / CUDA 13.2). O AGX Orin 64GB também só é totalmente suportado no 7.2.
• Jetson Nano (2019, original): ❌ nunca vai funcionar. É da arquitetura Maxwell (compute 5.3), e o CUDA 13 removeu por completo o suporte a Maxwell; o torch também exige no mínimo sm_80.
• Raspberry Pi / PC x86: em termos de projeto, a imagem suporta (a versão CPU genérica é baseada em python:3.12-slim, e essa imagem base tem versões oficiais para amd64 e arm64), mas a versão CPU publicada até agora ainda não foi feita como multiarquitetura, então o que for baixado pode ter só amd64 ou só arm64. Só será liberado depois que a build multiarquitetura for feita.

Recomenda-se mais de 4 GB de memória. Os 3.4 GB do Jetson Orin Nano também dão conta da teleoperação, mas o treinamento vai sofrer.

Requisitos do sistema

• Ubuntu 20.04 / 22.04 / 24.04, ou Debian 12+
• Raspberry Pi: exige sistema de 64 bits (uname -m mostra aarch64)
• Kernel com suporte a porta serial USB (a maioria já tem)

Verifique sua arquitetura

uname -m

• aarch64 → Raspberry Pi, Jetson (use a imagem arm64)
• x86_64 → computador comum (use a imagem amd64)

---

As pastas que você precisa ler

#	Pasta	Conteúdo	Quando ler
1	deployment/ (é aqui)	Baixar a imagem, rodar a imagem	Primeira vez; leia na ordem 01 → 02 → 03
2	xlerobot/	Comandos de operação do XLeRobot completo	Quando você tem o robô completo (braços duplos + chassi)
3	lerobot/	Comandos de operação do LeRobot original	Quando você tem apenas um braço SO-101 / SO-100 ou um LeKiwi
4	troubleshooting/	Perguntas frequentes e consulta rápida	Quando algo der errado

⚠️ As pastas 2 e 3 são alternativas — escolha uma delas conforme o seu hardware:

• XLeRobot completo (braços duplos + chassi) → entre em xlerobot/
• Um braço SO-101 / SO-100, LeKiwi → entre em lerobot/

A imagem é o mesmo ambiente; dá para alternar entre os dois caminhos a qualquer momento, sem reinstalar nada.

---

Caminho mais curto (só para colocar tudo para rodar primeiro)

No Jetson (JetPack 7.2): alguns comandos para ver o robô se mexer primeiro e depois voltar para ler os detalhes:

# 1. Instalar o Docker (pule se já estiver instalado)
curl -fsSL https://get.docker.com | sudo sh && sudo usermod -aG docker $USER

# 2. Abrir o canal da GPU para o contêiner (específico do Jetson, só precisa fazer uma vez)
sudo nvidia-ctk cdi generate --output=/etc/cdi/nvidia.yaml --disable-hook enable-cuda-compat
sudo systemctl restart docker

# 3. Baixar a imagem (aprox. 3.6 GB)
docker pull chenyang310/xlerobot:jetson

# 4. Iniciar o contêiner
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. Rodar a teleoperação dentro do contêiner (na primeira vez, entra automaticamente na calibração guiada)
python examples/4_xlerobot_teleop_keyboard.py

⚠️ O caminho rápido pula duas coisas que mais cedo ou mais tarde terão de ser feitas; se travar, volte à seção correspondente:

• Aceleradores de imagem para a China continental (o passo 3 pode travar) → 02-Environment-Setup §2
• O --disable-hook enable-cuda-compat não pode ser omitido (este hook tem um bug no JetPack 7.2 e impede o contêiner de subir) → 03-Deployment §4

O passo 5 acima roda o exemplo do XLeRobot completo. Se você tem apenas um braço SO-101, use a linha de comando lerobot-*; veja lerobot/.

---

Próximo: 02-Environment-Setup — Instalar o Docker, configurar a aceleração na China continental, conectar o hardware