Computador Ubuntu

O braço líder preto usa um adaptador de alimentação 5V6A

O braço seguidor branco usa um adaptador de alimentação 12V5A

Instalar o Miniconda

https://www.anaconda.com/download

Trocar o espelho do pip

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

Trocar o espelho do conda

# Limpar a configuração existente do .condarc (opcional, para evitar conflitos)
echo "" > ~/.condarc

# Escrever a configuração do espelho da 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

# Limpar o cache para aplicar a configuração
conda clean -i

Criar um ambiente virtual

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

Entrar no ambiente virtual

conda activate lerobot

Instalar o ffmpeg

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

Verificar se a instalação foi bem-sucedida

ffmpeg

Baixar o código do LeRobot

Opção A: usar diretamente o código deste repositório (recomendado)

lerobot-7dof.zip

Opção B: baixar o repositório de código oficial e substituir manualmente os arquivos correspondentes

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

Instalar o código

#cd lerobot-main
cd lerobot

pip install -e ".[feetech]"

Verificar se a instalação foi bem-sucedida

lerobot-info

python

import lerobot
lerobot.__version__

import torch
torch.cuda.is_available()
import scservo_sdk

Resultados de execução em uma máquina com 4090

Resultados de execução em um NVIDIA DGX Spark