基本原理 基于transformer的动作分块（ACT）架构。分为训练模式和测试模式。 当为训练模式是，ACT为左图的编码器+右图的解码器。左图可以理解为一个CVAE的编码器，将关节序列、动作序列、CLS经过transformer编码压缩为风格变量Z。然后将Z再加上采集的摄像头数据、关节序列作为输入给到右边的解码器最终输出动作序列。 当为测试模式时，左图丢弃不再，只需要使用右图的部分，输入为摄像头

学习率调度器简介 是什么 学习率调度器（Learning Rate Scheduler）是深度学习训练中动态调整优化器学习率的工具（注意是在优化器的基础上动态调整学习率），通过优化收敛过程提升模型性能。 学习率（η）控制梯度更新步长，参数更新量 = -η × 梯度。过大步长导致震荡，过小则陷入局部最优或训练缓慢，固定学习率易导致训练初期震荡或后期收敛缓慢，调度器在训练期间自适应调整初期较高学习率加

torch.optim简介 在学校lerobot的策略优化器前，我们先再复习一下什么是优化器。 什么优化器 优化器官方解释就是在深度学习中让损失函数通过梯度下降思想逐步调整参数以达到最小损失。 简单理解优化器的就是更新计算参数的，根据损失函数的梯度方向调整模型权重和偏置值，公式为：新参数 = 旧参数 - 学习率 × 梯度。通过迭代逐步逼近最优解。在文章https://www.laumy.tech/

初始化 @parser.wrap() def train(cfg: TrainPipelineConfig): cfg.validate() # 验证配置合法性（如路径、超参数范围） init_logging() # 初始化日志系统（本地文件+控制台输出） if cfg.seed is not None: set_seed(cfg.seed) # 固定随机种子（确保训练可复现） device =

简介 lerobot record是关键核心流程，其包括了数据的采集和模型推理两部分。 如果是数据采集模式，命令启动如下 python -m lerobot.record \\ --robot.disable_torque_on_disconnect=true \\ --robot.type=so101_follower \\ --robot.port=/dev/ttyACM0 \\ --robot.id

启动 示教的功能主要是主臂控制，从臂跟随，在数据采集是非常的一环。下面是模块启动的执行命令： python -m lerobot.teleoperate \\ --robot.type=so101_follower \\ --robot.port=/dev/ttyACM0 \\ --robot.id=R12252801 \\ --teleop.type=so101_leader \\ --teleop.po

why calibrate 先来看看标定后的数据 { \"shoulder_pan\": { #肩部旋转关节 \"id\": 1, \"drive_mode\": 0, \"homing_offset\": -1620, \"range_min\": 1142, \"range_max\": 2931 }, \"shoulder_lift\": { #肩部升降关节 \"id\": 2, \"drive_mode\": 0, \"hom

问题 当前使用的是魔改版的NVIDIA 2080 Ti 22G显卡，发现在模型训练过程中，跑着跑着就报错了，具体如下： raceback (most recent call last): File \"/home/laumy/lerobot/./src/lerobot/scripts/train.py\", line 291, in <module> train() File \"/home

设备查询 本文是记录ubuntu系统lerobot试验的快捷命令，方便开始负责执行设备，不会介绍为什么？ python -m lerobot.find_port python -m lerobot.find_cameras 机器标定 从臂标定 python -m lerobot.calibrate \\ --robot.type=so101_follower \\ --robot.port=/dev/