相关源文件
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.github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md
README.md
examples/1_load_lerobot_dataset.py
examples/2_evaluate_pretrained_policy.py
examples/3_train_policy.py
lerobot/scripts/eval.py
lerobot/scripts/train.py

本页面提供 LeRobot 的快速入门指南，涵盖如何加载数据集、评估预训练策略以及训练您自己的模型。有关安装说明，请参阅“安装介绍”。

LeRobot 概述

LeRobot 是一个使用 PyTorch 构建的框架，为现实世界的机器人技术提供模型、数据集和工具。它专注于模仿学习（IL）和强化学习（RL）方法，这些方法可以迁移到现实世界的机器人身上。

加载数据集

LeRobot 提供 LeRobot Dataset 类，可以从 Hugging Face Hub 无缝下载机器人数据集，并将其作为 PyTorch 张量提供。

基本数据集加载

探索数据集的元数据

无需下载完整数据集即可查看数据集的元数据：

使用时间序列

LeRobotDataset 的一个关键特征，是能够根据时间戳加载帧序列：

评估预训练策略

LeRobot 包含针对各种机器人任务的预训练策略，可以下载并运行：

使用 Python API

以下是在 PushT 环境中评估预训练扩散策略（DP）的基本示例：

使用命令行界面

LeRobot 提供一个命令行界面，用于在并行环境下进行高效的策略评估：
python lerobot/scripts/eval.py \ --policy.path=lerobot/diffusion_pusht \ --env.type=pusht \ --eval.batch_size=10 \ --eval.n_episodes=10 \ --policy.use_amp=false \ --policy.device=cuda
此命令使用 10 个并行环境在 10 episodes 上对策略进行评估，并将结果和视频保存在输出目录中。

训练策略

LeRobot 可以使用演示数据集来训练策略：

使用 Python API

以下是一个简单示例，展示如何训练扩散策略：

使用命令行界面

LeRobot 提供一个命令行界面，用于训练策略，并附带以下特征：
python lerobot/scripts/train.py \ --dataset.name=lerobot/pusht \ --policy.type=diffusion \ --steps=5000 \ --batch_size=64 \ --policy.device=cuda \ --save_freq=1000 \ --eval_freq=1000 \ --wandb.enable=true
此命令：
在 PushT 数据集上训练扩散策略 5000 步；
在环境中每 1000 步评估一次；
每 1000 步保存一次检查点；
将指标记录到 Weights & Biases（如果已配置过）。
还可以从 Hub 中复现特定训练好的模型：
python lerobot/scripts/train.py --config_path=lerobot/diffusion_pusht
这个使用与在 Hub 上训练模型时完全相同的配置。

后续步骤

现在已经了解 LeRobot 的基础知识，下一步可以：

• 在 Hugging Face Hub 上探索更多与 LeRobot 兼容的数据集
• 尝试不同的策略架构：
  ACT 策略（动作分块Transformer）
  Diffusion 策略（去噪扩散）
  TDMPC 策略（时间差分模型预测控制）
  VQBeT 策略（矢量量化行为Transformer）
  PI 0 策略（视觉-语言-动作 VLA）
  PI 0 FAST 策略（快速动作 token 化）
• 在不同环境下进行实验：
  PushT：简单的推动任务
  ALOHA：双手操作
  XArm：机械臂操作
• 在核心概念中了解 LeRobot 背后的核心概念：
• 按照 README 中提到的 SO-100 教程构建自己的机器人