🧪 Novos tutoriais em andamento — do braço robótico ao sensor

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Introdução ao ROS

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Kit de Desenvolvedor Jetson AGX Orin

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Gravação e atualizações

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Interfaces e layout do hardware

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Inferência local de LLM

IA agêntica (NemoClaw)

Análise de vídeo com DeepStream

Robótica (ponto de situação)

Eficiência de memória

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Resolução de problemas

Glossário

Registo de alterações

XLeRobot Docker

01 · Visão geral

02 · Preparação do ambiente

03 · Implementação

Comandos do LeRobot original

Comandos do XLeRobot

Resolução de problemas e referência rápida

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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

Calibração Web (STS3215)

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)

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)

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

Tutorial da imagem Docker do XLeRobot

Kit de Desenvolvedor Jetson AGX Orin

01 · Visão geral

02 · Preparação do ambiente

03 · Implementação

Comandos do LeRobot original

Comandos do XLeRobot

Resolução de problemas e referência rápida

Kit de Desenvolvedor Jetson Orin Nano Super

01 · Visão geral

02 · Preparação do ambiente

03 · Implementação

Comandos do LeRobot original

Comandos do XLeRobot

Resolução de problemas e referência rápida

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

Visão geral dos tutoriais AmazingHand

00 Informações do produto

Documentação do produto AmazingHand

Comparação e seleção entre as versões SCS0009 e PWM

Downloads e recursos

01 Hardware e cablagem

Visão geral do hardware: estrutura, CAD e montagem

Cablagem, ID e alimentação SCS0009

Cablagem, GPIO e alimentação PWM

Instalação do kit de câmara ambiente

02 Início rápido

Início rápido SCS0009

Início rápido PWM

03 Controlo web

Controlo web do AmazingHand

Controlo web SCS0009

Controlo web PWM

04 Software de ambiente de trabalho

Aplicação de desktop SCS0009 (GUI e CLI)

Aplicação de desktop PWM (GUI Tkinter)

05 Rastreamento de mãos

Seguimento de mãos SCS0009 (Demo oficial dora)

Seguimento de mãos PWM (MediaPipe integrado na GUI)

06 Ajuste e calibração de servos

Depuração e calibração dos servos SCS0009

Protocolo, comandos e calibração dos servos PWM

07 Arduino e exemplos

Tutorial de utilização do Arduino Nano

Exemplos Arduino e Python

08 Perguntas frequentes

Perguntas frequentes (FAQ)

Lekiwi

Tutorial de Uso do Robô Móvel Lekiwi

Tutorial de Montagem do Robô Móvel Lekiwi

Informações do produto

Tutorial do robô auto-endireitador SR-Support

01 Fundamentos

02 Preparação do ambiente (venv, ferramentas de gravação e firmware)

03 Gravar o firmware principal

04 Montagem: imprimir, montar, ligar

05 Calibração do ponto zero (teclas de seta; obrigatório para montagens DIY)

06 Depuração e calibração

07 Utilização e monitorização do auto-endireitamento

08 Página de estado WiFi e aprovisionamento

09 Simulação MuJoCo e o gémeo ao vivo

10 Resolução de problemas

11 Referência: modelo, parâmetros e licenciamento

Acessórios

Visão Geral dos Acessórios

Módulo de Reconhecimento de Voz KWS

Início da Série

Comunicação Serial Jetson Nano

Comunicação Serial Jetson

Comunicação Serial PC

Comunicação Serial Raspberry Pi

Visualização ROS2 RViz2

Download e Gravação de Firmware de Palavras de Ativação

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

Depurador Web (SCS0009 / STS3215 / HD1910)

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

Code Downloads

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

Criação de entradas de protocolo personalizadas

Interação por voz ROS1

Interação por voz ROS2

Protocolo de porta série

Protocolo IIC

Comunicação PC

Arduino: Comunicação de porta série

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

Guia de início rápido

Hardware e preparação do ambiente

Utilização básica

Funcionalidades avançadas e rastreio

Resolução de problemas

Informações do produto

Sensor de Frequência Cardíaca e SpO2

Visão geral do tutorial

Informações do produto

Consola Web

Guia Arduino

Guia Raspberry Pi

PC

Script Python

Aplicação PC

Ecrã OLED de 0,91"

Captura HDMI 4K

Tutoriais do switch KVM

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

Comunicação PC

Comunicação I2C

Arduino

Série Jetson

Raspberry Pi 5

Série RDK

STM32 F103C8T6

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

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