Início dos Tutoriais

Bem-vindo à página de Tutoriais! Aqui você encontra todos os tutoriais de uso dos produtos, guias de configuração e boas práticas para ajudá-lo a começar rapidamente e aproveitar ao máximo os recursos do produto.

Categorias de Tópicos

Guia Rápido

• FAQ
• Introdução ao ROS
• Docs Lark

Tutorial do braço robótico SO-ARM101 de 7 eixos

• Tutorial do braço robótico SO-ARM101 de 7 eixos
• 1. Ambiente LeRobot
  • Computador Ubuntu
  • Computador Windows
  • Computador Mac
• 2. Etapa 2: Substituir ficheiros (adaptação a 7DOF)
  • Etapa 2: Substituir ficheiros (adaptação a 7DOF)
• 3. Portas série
  • Ubuntu
  • Computador Windows
  • Computador Mac
• 4. Calibração
  • Computador Ubuntu
  • Computador Windows
  • Computador Mac
• 5. Teleoperação
  • Computador Ubuntu
  • Computador Windows
  • Computador Mac
• 6. Teleop. c/ câmara
  • Computador Ubuntu
  • Computador Windows
  • Computador Mac
• 7. Recolha de dados
  • Rever e reproduzir o conjunto de dados
  • Notas sobre a recolha de conjuntos de dados
  • Registar uma conta Hugging Face (opcional)
  • Carregar dados para o HuggingFace (opcional)
  • Recolha de conjuntos de dados por ensino-Aperto de mão 200
  • Recolha de conjuntos de dados por ensino
• 8. Treino de modelos
  • Ambiente de treino em GPU na nuvem
  • Comando de treino-ACT (recomendado para começar)
  • Comando de treino-Diffusion
  • Comando de treino-pi0.5
  • Comando de treino-pi0 (melhor desempenho)
  • Comando de treino-pi0fast
  • Comando de treino-smolvla (recomendado para avançados)
  • Enviar o modelo para o HuggingFace (opcional)
  • Algoritmos de aprendizagem por imitação suportados pelo LeRobot
  • Treino local em Ubuntu
  • Obter o ficheiro de pesos do modelo
  • Sugestões de parâmetros de treino
  • Visualizar as curvas de treino em tempo real com o wandb
• 9. Implantação
  • Descrição da linha de comando
  • Comando de inferência-ACT
  • Comando de inferência-Diffusion
  • Comando de inferência-pi0.5
  • Comando de inferência-pi0
  • Comando de inferência-smolvla
  • Bugs comuns e soluções
  • Inferência no NVIDIA DGX Spark
  • Inferência no D-Robotics RDK S100

Kit de Desenvolvedor Jetson AGX Orin

• Início rápido
• Gravação e atualizações
• Verificar o sistema
• Interfaces e layout do hardware
• Visão geral do produto
• Inferência local de LLM
• IA agêntica (NemoClaw)
• Análise de vídeo com DeepStream
• Robótica (ponto de situação)
• Eficiência de memória
• Migrar do JetPack 6.x
• Downloads
• FAQ
• Resolução de problemas
• Glossário
• Registo de alterações
• XLeRobot Docker — 01 · Visão geral
• XLeRobot Docker — 02 · Preparação do ambiente
• XLeRobot Docker — 03 · Implementação
• XLeRobot Docker — Comandos do LeRobot original
• XLeRobot Docker — Comandos do XLeRobot
• XLeRobot Docker — Resolução de problemas e referência rápida

Kit de Desenvolvedor Jetson Orin Nano Super

• Início rápido
• Gravação e atualizações
• Verificar o sistema
• Interfaces e layout do hardware
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• Análise de vídeo com DeepStream
• Robótica (ponto de situação)
• Eficiência de memória
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• XLeRobot Docker — Comandos do XLeRobot
• XLeRobot Docker — Resolução de problemas e referência rápida

Recursos de Aprendizado

• Recursos de Aprendizado
• Compatibilidade PyTorch no Jetson Orin

Braços Robóticos

• Visão Geral dos Braços Robóticos
• Guia de Seleção
  • Série SO-ARM101
    • Tutoriais do Braço Robótico SO-ARM101
    • Tutorial do Braço Robótico LeRobot
    • Guia de Montagem do Braço Robótico Lerobot
    • Compatibilidade PyTorch no Jetson Orin
    • Instalação do Suporte de Braço e Kit de Câmara SO-ARM100&101
    • Instalação da Câmara Superior
    • Teleoperação sem fios do SO-ARM101 (versão ESP32-NanoCam)
    • Resolução de problemas de teleoperação
    • Tutorial do braço duplo SO-ARM101 (dois braços seguidores)
    • Tutorial de utilização da ferramenta de calibração de servos da série SoARM
      • Curso de LeRobot
        • Visão geral do curso de LeRobot
          • 1. Ambiente LeRobot
            • Etapa 1: Instalar o ambiente LeRobot (Ubuntu)
            • Etapa 1: Instalar o ambiente LeRobot (Windows)
            • Etapa 1: Instalar o ambiente LeRobot (macOS)
          • 2. Portas série
            • Etapa 2: Ver a porta do dispositivo série (Ubuntu)
            • Etapa 2: Ver a porta do dispositivo série (Windows)
            • Etapa 2: Ver a porta do dispositivo série (macOS)
          • 3. Calibração
            • Etapa 3: Calibrar o braço robótico (Ubuntu)
            • Etapa 3: Calibrar o braço robótico (Windows)
            • Etapa 3: Calibrar o braço robótico (macOS)
          • 4. Teleoperação
            • Etapa 4: Teleoperação (Ubuntu)
            • Etapa 4: Teleoperação (Windows)
            • Etapa 4: Teleoperação (macOS)
          • 5. Teleop. c/ câmara
            • Etapa 5: Teleoperação com câmara (Ubuntu)
            • Etapa 5: Teleoperação com câmara (Windows)
            • Etapa 5: Teleoperação com câmara (macOS)
          • 6. Recolha de dados
            • Etapa 6: Recolha de conjuntos de dados por ensino
            • Etapa 6: Recolha por demonstração — Handshake 200
            • Etapa 6: Ver e reproduzir um conjunto de dados
            • Etapa 6: Notas sobre a recolha de conjuntos de dados
            • Etapa 6: Registar uma conta Hugging Face (opcional)
            • Etapa 6: Carregar dados para o HuggingFace (opcional)
            • Etapa 7 (simulação): Recolher um conjunto de dados — teleoperação Lightwheel LeIsaac
          • 7. Treino de modelos
            • Etapa 7: Treino local em Ubuntu
            • Etapa 7: Ambiente de treino em GPU na nuvem
            • Etapa 7: Visualizar as curvas de treino com o wandb
            • Etapa 7: Enviar o modelo para o HuggingFace (opcional)
            • Etapa 7: Obter o ficheiro de pesos do modelo
            • Etapa 7: Comando de treino ACT
            • Etapa 7: Comando de treino pi0
            • Etapa 7: Comando de treino pi0.5
            • Etapa 7: Comando de treino pi0fast
            • Etapa 7: Comando de treino smolvla
            • Etapa 7: Comando de treino Diffusion
            • Etapa 7: Comando de treino WALL-OSS
            • Etapa 7: Linha de comandos de treino
            • Etapa 7: Recomendações de parâmetros de treino
            • Etapa 7: Algoritmos de aprendizagem por imitação suportados pelo LeRobot
          • 8. Implantação
            • Etapa 8: Descrição da linha de comando
            • Etapa 8: Bugs comuns e soluções
            • Etapa 8: Comando de implantação ACT
            • Etapa 8: Comando de implantação pi0
            • Etapa 8: Comando de implantação pi0.5
            • Etapa 8: Comando de implantação smolvla
            • Etapa 8: Comando de implantação Diffusion
            • Etapa 8: Comando de implantação WALL-OSS
            • Etapa 8: Inferência NVIDIA DGX Spark
            • Etapa 8: Inferência D-Robotics RDK S100
          • Noções básicas
            • Conhecer o LeRobot
            • Conjuntos de dados LeRobot no HuggingFace
            • Materiais para o treino de modelos
            • Ficheiros oficiais de impressão 3D do SO-ARM 100
            • Ficheiros URDF e materiais de referência
            • Suportes e fixações de câmara recomendados
          • Tópicos adicionais
            • Controlo de simulação ROS2
            • Instalação da garra de dedos paralelos
      • Tutorial do LeLab
        • 1 · Visão geral
        • 2 · Instalar e executar
        • 3 · Ligar e calibrar
        • 4 · Teleoperação
        • 5 · Gravar um conjunto de dados
        • 6 · Treinar e executar inferência
        • 7 · Resolução de problemas
      • Tutorial de simulação MuJoCo, - SO-ARM101 × MuJoCo — Tutorial do fluxo completo (índice), - 01 · Preparação do ambiente, - 02 · Verificação do modelo de simulação (carregamento e acionamento MJCF), - 03 · Ligação ao robô real e calibração, - 04 · Teleoperação por teclado, - 05 · Gémeo digital do braço líder (braço físico a comandar o braço simulado), - 06 · Gravação e reprodução de dados, - 07 · Problemas comuns e lições aprendidas, - 08 · Próximos passos, - 09 · Tutorial de utilização completo (braço → conjunto de dados → ver vídeos → treino → implementação)
  • Curso SO-ARM101 + AmazingHand
    • Visão geral do curso
      • Linux
        • Etapa 1: Configuração do ambiente (Linux)
        • Etapa 2: calibração de mão e braços (Linux)
        • Etapa 3: Teleoperação (Linux)
        • Etapa 4: Recolha de dados (Linux)
        • Etapa 5: Treino do modelo (Linux)
        • Etapa 6: implementação do modelo (Linux)
      • Windows
        • Etapa 1: Configuração do ambiente (Windows)
        • Etapa 2: calibração de mão e braços (Windows)
        • Etapa 3: Teleoperação (Windows)
        • Etapa 4: Recolha de dados (Windows)
        • Etapa 5: Treino do modelo (Windows)
        • Etapa 6: implementação do modelo (Windows)
  • Tutoriais do XLeRobot
    • Visão geral dos tutoriais
    • Configuração (macOS)
    • Configuração (Ubuntu)
    • Configuração (Windows)
    • Mover ficheiros do XLeRobot
    • Montagem do kit montado
    • Montagem do kit em peças
  • AmazingHand
    • Controle de Interface da Mão Robótica
    • Controlo Web do AmazingHand
    • AmazingHand Mão hábil — Informações do produto
    • Tutorial do Exemplo Oficial da Mão Robótica
    • Tutorial de Depuração da Mão Hábil (servo TTL)
      • Depuração servo PWM
        • 01-Controlo visual por GUI
        • 02-Tutorial de rastreamento de gestos
        • 03-Versão com servomotor PWM-Manual de utilização
        • 04-Versão de servomotor série-Instruções de utilização
      • Rastreamento de gestos
        • Linux (Ubuntu) implementação e execução com um clique
        • Implementação e execução com um clique no Windows
        • Mac implementação e execução com um clique
  • Lekiwi
    • Tutorial de Uso do Robô Móvel Lekiwi
    • Tutorial de Montagem do Robô Móvel Lekiwi

Acessórios

• Visão Geral dos Acessórios
  • Módulo de Reconhecimento de Voz KWS
    • Início da Série
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    • Comunicação Serial Jetson
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  • Servos Feetech
    • Tutorial de Depuração STS3215 & SCS0009
    • Protocolo de Comunicação SCS
    • Tabela de Memória do Servo STS com Encoder Magnético
    • Tabela de Memória do Servo SCSCL com Potenciômetro
    • Tutorial de utilização da ferramenta de depuração do servo SCS0009
  • Módulo de transmissão de vídeo ESP32-NanoCam
    • Início rápido do ESP32-NanoCam
    • Especificações de hardware do ESP32-NanoCam
    • Manual do protocolo serial do ESP32-NanoCam
      • Tutorial de visão IA (11 capítulos)
        • Capítulo 1: Configuração do ambiente
        • Capítulo 2: Início rápido
        • Capítulo 3: Noções básicas da câmara
        • Capítulo 4: Deteção de rostos
        • Capítulo 5: Deteção de caras de gato
        • Capítulo 6: Reconhecimento de cores
        • Capítulo 7: Leitura de códigos QR
        • Capítulo 8: Reconhecimento facial
        • Capítulo 9: Conversa por voz
        • Capítulo 10: Compreensão visual com IA
        • Capítulo 11: Controlo por voz ESP-Claw
  • Tutoriais da câmara CSI
    • Configuração da câmara CSI no Jetson
    • Utilização da câmara com autofoco
    • Uso do Jupyter Lab
    • Uso do JetCam
    • IMX219 no Raspberry Pi
  • Módulo de interação por voz IA
    • Iniciação rápida
    • Informações do produto
    • Gravação do firmware do módulo
    • Modificar a palavra de ativação e as palavras de comando
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    • Comunicação PC
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    • Arduino: Comunicação IIC
    • Jetson: Comunicação de porta série
    • Jetson: Comunicação IIC
    • RDK: Comunicação de porta série
    • RDK: Comunicação IIC
    • Raspberry Pi: Comunicação de porta série
    • Raspberry Pi: Comunicação IIC
  • Outros Acessórios
    • Câmara USB com Foco Automático
    • Câmara CSI Jetson
    • Gimbal de Câmara 2-DOF
    • Sensor de Frequência Cardíaca e SpO2
    • Ecrã OLED de 0,91"
    • Captura HDMI 4K
    • Chaveador KVM
    • Comutador KVM · Visão geral do tutorial, - 01 · Comutação entre dois computadores (botão e comando IR), - 02 · Função HUB (um para três), - 03 · Bluetooth, - 04 · Porta série TTL (série sem fios), - 05 · Conector de expansão de 10 pinos, - 06 · Host sem monitor (placa de captura + OBS), - 07 · Perguntas frequentes e avisos
    • Placa de Som USB sem Driver

Sensores

• Visão Geral dos Sensores
  • Módulo de Navegação Inercial IMU
    • Informações do Produto
    • Consola web do anfitrião
    • Integração MicroDuck
    • Calibração IMU
    • Transferência remota de ficheiros
    • Transferência de ficheiros via SSH
      • Exemplos Multi-Placa
        • Visão Geral dos Casos Multi-Host
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          • Comunicação Serial
            • Arduino
            • Série Jetson
            • Raspberry Pi 5
            • Série RDK
            • STM32 F103C8T6
      • Exemplos ROS
        • Aplicação ROS1
        • Aplicação ROS2
  • Módulo GPS e BeiDou
    • Informações do módulo
    • 51 MCU: análise GPS
    • Arduino: leitura de posição
    • Arduino: análise de posição
    • STM32F103: saída de análise GPS
    • Jetson: análise GPS
    • Jetson: posicionamento AGNSS
    • Jetson: API do Baidu Maps
    • Raspberry Pi: análise GPS
    • Raspberry Pi: posicionamento AGNSS
    • Raspberry Pi: API do Baidu Maps
    • ROS: preparação
    • ROS: leitura de dados GPS
    • ROS: desenhar trajeto GPS
    • Erro de localização no mapa

Como Usar

1. Selecione a Categoria de Tópico: Escolha a categoria correspondente com base nos seus interesses ou necessidades
2. Visualize a Lista de Tutoriais: Em cada categoria, veja os tutoriais e documentos disponíveis
3. Siga as Etapas: Siga as etapas dos tutoriais para aprender e usar o produto gradualmente
4. Pratique e Explore: Durante a operação real, experimente diferentes funções e configurações para acumular experiência

• Recursos de Aprendizado
  • Recursos de Aprendizado
  • Compatibilidade PyTorch no Jetson Orin

Outros Recursos

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