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这一篇讲清楚：XLeRobot 的完整工作流是什么、需要什么硬件、你的机器支不支持。
工作流
XLeRobot 的完整流程是四步：
① 校准机器人 → ② 遥操作采集数据 → ③ 训练模型 → ④ 部署模型自主运行
calibrate record train eval / rolloutDocker 镜像把这四步需要的软件环境全都装好了——Python、PyTorch、 LeRobot、XLeRobot 的机器人代码、舵机和相机驱动。你不用再折腾版本冲突。
你需要自己准备的只有：一台机器人（或先跑通软件）、一台电脑、一根 USB 线。
硬件支持
| 平台 | 支持情况 |
|---|---|
| Jetson Orin 系列（JetPack 7.2） | ✅ 当前正式支持的平台，可用 GPU 加速 |
| Jetson Nano（2019 原版） | ❌ 不支持——算力太低，见下 |
| 树莓派 / 普通 Ubuntu / x86 电脑 | ⏳ 暂未支持，见下 |
| Windows / macOS | ❌ 不支持（串口和摄像头透传在 Linux 上才顺） |
💡 目前这份镜像只面向 Jetson Orin 设备。
- Jetson Orin Nano / Orin NX / AGX Orin：需要 JetPack 7.2 （L4T 39.2 / CUDA 13.2）。AGX Orin 64GB 也是 7.2 才完整支持。
- Jetson Nano（2019 原版）：❌ 永远不行。它是 Maxwell 架构（算力 5.3）， 而 CUDA 13 已经整个删掉了 Maxwell 支持，torch 最低也要求 sm_80。
- 树莓派 / x86 电脑：镜像设计上支持（通用 CPU 版基于
python:3.12-slim， 该基础镜像官方有 amd64 和 arm64 两个版本）， 但目前发布出去的 CPU 版还没有做成多架构， 拉下来可能只有 amd64 或只有 arm64。等做了多架构构建再开放。内存建议 4 GB 以上。Jetson Orin Nano 的 3.4 GB 也能跑遥操作， 但训练会吃力。
系统要求
- Ubuntu 20.04 / 22.04 / 24.04，或 Debian 12+
- 树莓派：需要 64 位系统（
uname -m显示aarch64） - 内核支持 USB 串口（一般都有）
检查你的架构
bash
uname -maarch64→ 树莓派、Jetson（用 arm64 镜像）x86_64→ 普通电脑（用 amd64 镜像）
你需要读的文件夹
| # | 文件夹 | 内容 | 什么时候看 |
|---|---|---|---|
| 1 | deployment/（就是这里） | 拉取镜像、运行镜像 | 第一次用，按 01 → 02 → 03 顺序读 |
| 2 | xlerobot/ | XLeRobot 整机运行指令 | 你有整机（双臂 + 底盘）时 |
| 3 | lerobot/ | 原版 LeRobot 运行指令 | 你只有单条 SO-101 / SO-100 臂或 LeKiwi 时 |
| 4 | troubleshooting/ | 常见问题与速查 | 出问题时 |
⚠️ 第 2 个和第 3 个文件夹是二选一——看你的硬件：
- XLeRobot 整机（双臂 + 底盘）→ 进
xlerobot/- 单条 SO-101 / SO-100 臂、LeKiwi → 进
lerobot/镜像是同一套环境，两条路随时可以切，不用重装任何东西。
最短路径（只想先跑通）
在 Jetson 上（JetPack 7.2），几个命令先看到机器人动起来，再回头读细节：
bash
# 1. 装 Docker（已经装了跳过）
curl -fsSL https://get.docker.com | sudo sh && sudo usermod -aG docker $USER
# 2. 给容器开 GPU 通道（Jetson 特有，只需做一次）
sudo nvidia-ctk cdi generate --output=/etc/cdi/nvidia.yaml --disable-hook enable-cuda-compat
sudo systemctl restart docker
# 3. 拉镜像（约 3.6 GB）
docker pull chenyang310/xlerobot:jetson
# 4. 启动容器
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. 容器里跑遥操作（首次会自动进入校准引导）
python examples/4_xlerobot_teleop_keyboard.py⚠️ 快捷路径跳过了两件迟早要做的事，卡住了回头看对应章节：
- 国内镜像加速器（第 3 步可能卡住）→ 02-Environment-Setup §2
--disable-hook enable-cuda-compat不能省（这个钩子在 JetPack 7.2 上有 bug，会让容器起不来）→ 03-Deployment §4上面第 5 步跑的是 XLeRobot 整机的示例。如果你只有单条 SO-101 臂， 换用
lerobot-*命令行，见 lerobot/。
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