🧪 Novos tutoriais em andamento — do braço robótico ao sensor

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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: Notas sobre a recolha de conjuntos de dados

Etapa 6: Registar uma conta Hugging Face (opcional)

Etapa 6: Carregar dados para o HuggingFace (opcional)

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

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

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

Tópicos adicionais

Controlo de simulação ROS2

Instalação da garra de dedos paralelos

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

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

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

Comunicação Serial Jetson Nano

Comunicação Serial Jetson

Comunicação Serial PC

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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

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

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IMX219 no Raspberry Pi

Módulo de interação por voz IA

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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

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Câmara CSI Jetson

Gimbal de Câmara 2-DOF

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Ecrã OLED de 0,91"

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Arduino

Jetson

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RDK

STM32

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Aplicação ROS1

Aplicação ROS2

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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

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