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零基础搭好 SO-101 双臂协作：LeRobot 一步步跑通舵机同步到数据采集

【免费下载链接】lerobot🤗 LeRobot: Making AI for Robotics more accessible with end-to-end learning项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/lerobot

副标题：从两只机械臂到一份可训练的数据集，这篇文章带你完整搭出一个能跑的双臂系统

开头概要

最终成品是一个能跑起来的双臂系统：一只领袖臂、一只跟随臂，都是 SO-101，由 LeRobot 控制——你手动操纵领袖臂，跟随臂实时同步动作，过程中还能完整录下一份双臂轨迹数据集。LeRobot 是基于 PyTorch 的开源机器人学习框架，核心功能是端到端：从舵机驱动、遥操作、数据集采集到策略训练与部署，全部由它接管，不需要你自己去搭通讯协议或选机器人操作系统。

一分钟看懂：LeRobot 给双臂系统带来什么

准备清单：硬件、软件与环境逐项核对

硬件

• 跟随臂 SO-101 ×1：6 个 Feetech STS3215 舵机（1/345 减速比），⚠️ 必需
• 领袖臂 SO-101 ×1：6 个不同减速比的 STS3215 舵机（1/191、1/345、1/147 混配，见 docs/source/so101.mdx），⚠️ 必需
• 两块舵机控制板（MotorBus 或 Waveshare 板）+ 12V 电源，⚠️ 必需
• 相机（USB 摄像头即可，如 RealSense 可加深度流），可选——没有也能先跑通遥操作

软件

• LeRobot 框架本体（含 Feetech 舵机 SDK，安装时带.[feetech]附加依赖），⚠️ 必需
• 3D 打印的臂体结构件（官方文档给出了物料清单入口），⚠️ 必需

环境

• Python 3.12 虚拟环境，⚠️ 必需；步骤见 docs/source/installation.mdx
• Linux 下需给串口开放访问权限（文档中有对应命令），⚠️ 必需
• 训练策略用的 GPU，可选——采集和遥操作阶段纯 CPU 即可

分步实操：三张任务卡跑通双臂

任务卡一：让单只 SO-101 先动起来

目标：跟随臂能被电脑识别，6 个关节全部可动、位置读数准确。

1. 克隆仓库并装好环境：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/lerobot

2. 把控制板接上 USB 和电源，运行端口检测脚本，按提示拔掉再插上 USB，得到跟随臂的串口号：

lerobot-find-port

3. 给 6 个舵机逐个设置唯一 ID 和波特率——新舵机出厂 ID 都是 1，不改无法区分，脚本会引导你一次只接一个舵机、逐个写入：

lerobot-setup-motors --robot.type=so101_follower --robot.port=<上一步得到的端口>

4. 把舵机首尾串联成总线，固定到臂体上。
5. 运行lerobot-calibrate，先把臂摆到各关节行程中点，再逐个关节手动打到行程两端，写入校准文件。⚠️ 校准时臂会做全行程运动，先清空工作范围内的障碍物。

完成标准✅：每个关节能完整走完正负满行程且不卡顿；校准文件生成后，同样的物理姿势下读数稳定一致（同一姿势重复读数差异应远小于 1°）。

任务卡二：跑通领袖-跟随双臂同步

目标：动领袖臂，跟随臂实时跟着动。

1. 对领袖臂重复任务卡一的 2、3、5 步（lerobot-setup-motors换成--teleop.type=so101_leader，lerobot-calibrate同理）。
2. 两只臂的id各自取固定名字，后续所有命令都用同样的id——LeRobot 靠它找到对应的校准文件，改了就失效。
3. 启动遥操作，核心命令如下（robot段配跟随臂，teleop段配领袖臂，端口、id 换成自己的）：

lerobot-teleoperate \ --robot.type=so101_follower --robot.port=<跟随臂端口> --robot.id=follower_arm \ --teleop.type=so101_leader --teleop.port=<领袖臂端口> --teleop.id=leader_arm

4. 如果目标从一开始就是"两只跟随臂同时动"，把--robot.type换成bi_so_follower（左臂、右臂各配一组端口），--teleop.type换成bi_so_leader，命令形态不变，实现见 src/lerobot/robots/bi_so_follower/。
5. 快速挥动、缓慢平移各做几组，观察跟随情况。

完成标准✅：领袖臂停稳后 1 秒内跟随臂完全静止；跟随臂起动的滞后感官上不可察觉；静止时两臂对应关节的读数差稳定在 ±2° 以内。

任务卡三：录出一份可训练的双臂数据集

目标：边遥操作边录制，得到 N 条带画面、有关节轨迹、有任务描述的完整 episode。

1. 在任务卡二的命令基础上改用lerobot-record，给--robot.cameras加上相机配置（OpenCV 相机，640×480、30fps 是文档示例的默认参数）。
2. 用--dataset.repo_id指定数据集归属、--dataset.single_task写一句任务描述（如 "put the red brick in a bowl"）、--dataset.num_episodes定条数。
3. 录制中用键盘接管流程：右键保存当前 episode 进入下一条，左键删除重试，Esc 结束并编码上传。

完成标准✅：每条 episode 都完整落盘，关节角与视频时间轴对齐，任务描述不为空。所有命令参数以 docs/source/cheat-sheet.mdx 为准。

问题速查：双臂系统常见异常对照表

继续探索：把双臂系统带向智能操作

1. 训练策略让双臂自主干活：录完数据用lerobot-train训练 ACT 等策略，再用lerobot-rollout部署回机械臂，完整流程见 docs/source/il_robots.mdx，策略实现都在 src/lerobot/policies/。
2. 加深度感知：接 Intel RealSense 并开启use_depth，让数据集带上深度流，抓取类任务效果更稳，相机代码在 src/lerobot/cameras/realsense/。
3. 推理与执行解耦：异步推理模块把策略推理和机械臂执行放到不同进程，控制更平稳，代码在 src/lerobot/async_inference/。

结尾

双臂系统的难点从来不在某一行代码，而在驱动、校准、采集这条链路能一次性走通——LeRobot 把这条链路打包好了，你要做的只是按任务卡核对。现在就可以做的一步：接上跟随臂，跑起lerobot-find-port，拿到你的第一个串口号。

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