编辑：alan
【新智元导读】近日，HuggingFace开源了低成本AI机器人LeRobot，并指导大家从头开始构建AI控制的机器人，包括组装、配置到训练控制机器人的神经网络。当前的AI机器人，已经可以上蹿下跳后空翻、再接闪电五连鞭，代替人类承担各种工作。
哪怕是当大号手办，咱也想整一个玩玩。
但无奈目前大多公司还在研发阶段，少数能量产的又有亿点小贵。
当然了，小编相信AI和机器人最终会走进千家万户。
而现在，我们可以玩到一个低成本的解决方案——LeRobot：
——不知诸位可还记得「炒菜大师」ALOHA？
而这个LeRobot，就是我们自己可以拥有的ALOHA，能够模仿人类完成一些简单的任务。
单个机械臂的成本在200美元左右，而后端的模型训练在自己的笔记本上就可以搞定。
官方开源了全部的硬件和软件，包括训练和控制程序、AI模型、SolidWorks文件等。
我们可以从零组装出机械臂，并发挥想象教会它一些事情。
LeRobot项目由前特斯拉工程师Remi Cadene（现在是HuggingFace的principal research scientist）所领导，并给出了一份详细的指南，
包括如何从头开始构建AI控制的机器人，——组装、配置，以及训练控制机器人的神经网络。
项目基于开源的Koch v1.1机器人套件（也可以是别的硬件或者虚拟平台），包含两个六电机的机械臂，可使用一个或多个摄像头作为视觉传感器。
项目地址：https://github.com/huggingface/lerobot
LeRobot还计划在未来开发更具性价比的Moss v1版本，定价仅为150美元。
连 的作者也表示“Amazing”：
对于AI机器人，专业人士认为它将成为这个时代的PC：
我一直在等待两个平台的转变：
-相当于早期PC的AR/VR
-相当于早期个人电脑的机器人
而大多数网友则更加直接：这是我过去十年来一直想要的机械手，必须得到它！
说到开源的力量，项目刚刚发布就有网友玩了起来：
因为他表示自己的视频没有加速，所以小编也没给他加速。
目前的HuggingFace上给出了四种模型，以及98个数据集，开发者还可以选择在训练过程中上传自己的数据集。
制作自己的AI Robot
LeRobot目前使用的机械臂来源于Alexander Koch在几个月前开源的项目：
下图是前辈的样子，总体的硬件差别不大，但为了方便大家复刻和使用，LeRobot做了一些改进。
Koch v1.1拿掉了之前硬件模型中一些干扰材料，让尺寸标准化，并为引导臂添加了一个平台，允许从动臂从地面拾取物体。
通过更换直流转换器，Koch v1.1无需使用烙铁进行组装，也无需手动调节电压转换器。
项目还添加了机械臂的SolidWorks模型、接线图以及装配视频。
材料清单以引导臂（Leader Arm）为例，
下表是需要购买的部件，主要的开销在6个舵机上面，剩下的包括电机驱动板、固定装置、电源、杜邦线之类的。
而手臂结构的塑料片，则需要根据给出的文件通过3D打印获得。
实际上对于相关爱好者来说，这些零件基本都能凑出来，而且咱们国内买这些东西也要便宜得多。
另外，如果需要平替或者升级伺服电机的话，记得修改控制程序。
他这里给出的两种电机扭矩都不大，但精度和转速倒是都挺高，不知道替换后会有多大影响，感兴趣的小伙伴不妨一试。
配置和校准首先安装Koch v1.1所需的依赖：
pip install -e ".[koch]"
然后按照接线图给驱动板和电机供电，USB连接到电脑：
注意从动臂这边有俩大一点的电机需要12V供电，以及USB不能作为电源。
通过以下命令进行电机的配置和校准：
python lerobot/scripts/control_robot.py teleoperate \
--robot-path lerobot/configs/robot/koch.yaml \
--robot-overrides '~cameras' # do not instantiate the cameras
程序实例化一个类来调用SDK操作电机（port改为自己设备上检测到的端口）：
DynamixelMotorsBus(port="/dev/tty.usbmodem575E0031751")
接下来配置每个电机的索引（相当于在总线上控制时的地址）：
follower_arm = DynamixelMotorsBus(
port=follower_port,
motors={
# name: (index, model)"shoulder_pan": (1, "xl430-w250"),
"shoulder_lift": (2, "xl430-w250"),
"elbow_flex": (3, "xl330-m288"),
"wrist_flex": (4, "xl330-m288"),
"wrist_roll": (5, "xl330-m288"),
"gripper": (6, "xl330-m288"),
},
)
DynamixelMotorsBus会自动检测当前电机索引，如果电机中保存的索引与配置文件中不匹配，会触发一个配置过程，需要拔掉电机的电源，按顺序重新连接电机。
读写测试
运行以下代码：
leader_pos = leader_arm.read("Present_Position")
follower_pos = follower_arm.read("Present_Position")
print(leader_pos)
print(follower_pos)
配置成功后可以得到所有12个电机的当前位置：
array([2054, 523, 3071, 1831, 3049, 2441], dtype=int32)
array([2003, 1601, 56, 2152, 3101, 2283], dtype=int32)
校准
手动调节机械臂到几个固定的位置，相当于给电机一个相对的归零位置，同时也保证引导臂和从动臂的静止位置大致对齐。
通过校准程序之后，这几个位置会被写入配置文件，作为之后运行的基准。
——温馨提示：记得不要在Torque_Enable的情况下硬掰。
开玩！准备就绪，下面可以开始控制机械臂了，比如让从动臂模仿引导臂，设置采样频率200Hz，操作30秒：
import tqdm
seconds = 30
frequency = 200
for _ in tqdm.tqdm(range(seconds*frequency)):
leader_pos = robot.leader_arms["main"].read("Present_Position")
robot.follower_arms["main"].write("Goal_Position", leader_pos)
——是不是很简单？
那么由此可知，训练机械臂模仿人类的原理就是，在从动臂模仿引导臂的同时，加上一个摄像头的实时画面，
在模仿（训练）的过程中，模型收集了手臂位置和对应的图像数据，之后（推理）就可以根据当前摄像头看到的画面来预测各个电机需要到达的角度。
小编翻了一下项目的代码，发现这个「模仿游戏」所用的AI模型居然就是ALOHA用的Action Chunking with Transformers (ACT)。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.13705
除了ACT，你也可以使用或者训练自己的模型，可以改成ALOHA那样的双臂模式，或者在虚拟环境中进行训练和验证。
加入摄像头
项目使用opencv2库来操作camera，以下代码同时配置了机械臂和摄像头：
robot = KochRobot(
leader_arms={"main": leader_arm},
follower_arms={"main": follower_arm},
calibration_path=".cache/calibration/koch.pkl",
cameras={
"laptop": OpenCVCamera(0, fps=30, width=640, height=480),
"phone": OpenCVCamera(1, fps=30, width=640, height=480),
},
)
robot.connect()
使用下面的代码尝试以60 fps录制视频30秒（busy_wait负责控制帧率）：
import time
from lerobot.scripts.control_robot import busy_wait
record_time_s = 30
fps = 60
states = []
actions = []
for _ in range(record_time_s * fps):
start_time = time.perf_counter()
observation, action = robot.teleop_step(record_data=True)
states.append(observation["observation.state"])
actions.append(action["action"])
dt_s = time.perf_counter() - start_time
busy_wait(1 / fps - dt_s)
摄像头拍摄的图像帧会以线程的形式保存在磁盘上，并在录制结束时编码为视频。
也可以将视频流显示在窗口中，以方便验证。
还可以使用命令行参数设置数据记录流程，包括录制开始前、录制过程和录制结束后停留的时间。
可视化
python lerobot/scripts/visualize_dataset_html.py \
--root data \
--repo-id ${HF_USER}/koch_test
以上命令将启动一个本地Web服务器，如下所示：
建议
一旦您熟悉了数据记录，就可以创建更大的数据集进行训练。一个好的开始任务是在不同位置抓取一个物体并将其放入箱子中。
建议至少录制50集，每个地点10集。在整个录制过程中保持摄像机固定并保持一致的抓取行为。
实现可靠的抓取性能后，您可以开始在数据收集过程中引入更多变化，例如额外的抓取位置、不同的抓取技术以及改变相机位置。
避免过快地添加太多变化，因为这可能会影响您的结果。
