01 · 總覽
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這一篇講清楚：XLeRobot 的完整工作流程是什麼、需要什麼硬體、你的機器支不支援。
工作流程
XLeRobot 的完整流程分為四步：
① 校準機器人 → ② 遙操作採集資料 → ③ 訓練模型 → ④ 部署模型自主運行
calibrate record train eval / rolloutDocker 鏡像把這四步需要的軟體環境全都裝好了——Python、PyTorch、 LeRobot、XLeRobot 的機器人程式碼、舵機和相機驅動程式。你不用再費心處理版本衝突。
你需要自己準備的只有：一台機器人（或先讓軟體跑通）、一台電腦、一條 USB 線。
硬體支援
| 平台 | 支援情況 |
|---|---|
| Jetson Orin 系列（JetPack 7.2） | ✅ 目前正式支援的平台，可用 GPU 加速 |
| Jetson Nano（2019 原版） | ❌ 不支援——算力太低，見下 |
| 樹莓派 / 一般 Ubuntu / x86 電腦 | ⏳ 暫未支援，見下 |
| Windows / macOS | ❌ 不支援（串口和攝影機直通在 Linux 上才順暢） |
💡 目前這份鏡像只面向 Jetson Orin 裝置。
- 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 才完整支援。
- Jetson Nano（2019 原版）：❌ 永遠不行。它是 Maxwell 架構（算力 5.3）， 而 CUDA 13 已經整個刪掉了 Maxwell 支援，torch 最低也要求 sm_80。
- 樹莓派 / x86 電腦：鏡像設計上支援（通用 CPU 版基於
python:3.12-slim， 該基礎鏡像官方有 amd64 和 arm64 兩個版本）， 但目前發布出去的 CPU 版還沒有做成多架構， 拉下來可能只有 amd64 或只有 arm64。等做了多架構建置再開放。記憶體建議 4 GB 以上。Jetson Orin Nano 的 3.4 GB 也能跑遙操作， 但訓練會吃力。
系統需求
- Ubuntu 20.04 / 22.04 / 24.04，或 Debian 12+
- 樹莓派：需要 64 位元系統（
uname -m顯示aarch64） - 核心支援 USB 串口（一般都有）
檢查你的架構
bash
uname -maarch64→ 樹莓派、Jetson（使用 arm64 鏡像）x86_64→ 一般電腦（使用 amd64 鏡像）
你需要讀的資料夾
| # | 資料夾 | 內容 | 什麼時候看 |
|---|---|---|---|
| 1 | deployment/（就是這裡） | 拉取鏡像、執行鏡像 | 第一次用，按 01 → 02 → 03 順序讀 |
| 2 | xlerobot/ | XLeRobot 整機執行指令 | 你有整機（雙臂 + 底盤）時 |
| 3 | lerobot/ | 原版 LeRobot 執行指令 | 你只有單條 SO-101 / SO-100 臂或 LeKiwi 時 |
| 4 | troubleshooting/ | 常見問題與速查 | 出問題時 |
⚠️ 第 2 個和第 3 個資料夾是二選一——看你的硬體：
- XLeRobot 整機（雙臂 + 底盤）→ 進
xlerobot/- 單條 SO-101 / SO-100 臂、LeKiwi → 進
lerobot/鏡像是同一套環境，兩條路隨時可以切，不用重裝任何東西。
最短路徑（只想先跑通）
在 Jetson 上（JetPack 7.2），幾個指令先讓機器人動起來，再回頭讀細節：
bash
# 1. 裝 Docker（已經裝了跳過）
curl -fsSL https://get.docker.com | sudo sh && sudo usermod -aG docker $USER
# 2. 給容器開 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. 拉鏡像（約 3.6 GB）
docker pull chenyang310/xlerobot:jetson
# 4. 啟動容器
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. 容器裡跑遙操作（首次會自動進入校準引導）
python examples/4_xlerobot_teleop_keyboard.py⚠️ 捷徑跳過了兩件遲早要做的事，卡住了再回頭看對應章節：
- 中國大陸鏡像加速器（第 3 步可能卡住）→ 02-Environment-Setup §2
--disable-hook enable-cuda-compat不能省（這個鉤子在 JetPack 7.2 上有 bug，會讓容器起不來）→ 03-Deployment §4上面第 5 步跑的是 XLeRobot 整機的範例。如果你只有單條 SO-101 臂， 換用
lerobot-*命令列，見 lerobot/。
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