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LeRobot：面向嵌入式AI的开源机器人控制框架

在嵌入式人工智能（Embodied AI）研究快速发展的当下，机器人控制框架的“易用性、兼容性、低成本”成为推动技术普惠化的关键。

由Hugging Face主导开发的LeRobot正是这样一款面向科研与教育场景的开源机器人控制框架——它以模块化设计为核心，打通了“硬件控制-数据采集-算法部署-模型评估”的全流程，尤其适配AlohaMini等低成本开源机器人平台，让研究者与开发者无需重复造轮子，即可快速落地嵌入式AI算法。

核心定位

LeRobot诞生的核心目标，是解决传统机器人控制框架“门槛高、兼容性差、与AI生态割裂”的痛点：

• 低门槛接入：提供统一的机器人抽象接口，屏蔽不同硬件（电机、相机、机械臂）的底层差异，新手也能快速完成硬件连接与控制；
• 全流程支持：覆盖“硬件校准→遥操作控制→数据录制→算法推理→评估复盘”的Embodied AI研究全链路；
• 生态无缝整合：深度对接Hugging Face Hub，支持数据集、预训练模型的一键上传/下载，降低算法复用成本；
• 低成本适配：专为AlohaMini、LeKiwi、SO-ARM100等低成本开源机器人优化，兼顾嵌入式硬件（树莓派、Jetson）与桌面端开发环境。

LeRobot基于Apache 2.0协议开源，核心代码托管在Hugging Face生态中，是嵌入式AI领域少有的“全栈式、平民化”控制框架。

核心架构

LeRobot的架构遵循“抽象层统一、模块解耦、可扩展”的设计原则，核心模块可拆解为以下六大部分：

1. 机器人抽象层（Robot Class）：硬件无关的统一接口

这是LeRobot的核心设计——通过Robot基类定义所有机器人的通用行为（连接、校准、状态感知、动作下发），不同硬件平台只需继承该类并实现专属配置，即可快速接入框架。

以AlohaMini适配的LeKiwi类为例，其核心实现逻辑如下：

classLeKiwi(Robot):config_class=LeKiwiConfig name="lekiwi"def__init__(self,config:LeKiwiConfig):super().__init__(config)# 定义电机总线（左右臂+底座+升降轴）self.left_bus=FeetechMotorsBus(...)# 左臂、底座、升降轴电机self.right_bus=FeetechMotorsBus(...)# 右臂电机# 定义相机感知系统self.cameras=make_cameras_from_configs(config.cameras)# 定义升降轴控制self.lift=LiftAxis(...)# 统一的状态/动作特征定义@propertydef_state_ft(self)->dict[str,type]:return{"arm_left_shoulder_pan.pos":float,# 左臂关节位姿"x.vel":float,# 底座x向速度"lift_axis.height_mm":float,# 升降轴高度# ... 其他状态量}

开发者无需关注“电机通信协议、相机编码格式”等底层细节，只需通过_state_ft/_cameras_ft定义机器人的状态与感知特征，即可实现硬件行为的抽象。

2. 电机控制模块：适配低成本伺服电机

LeRobot对Feetech STS3215等主流低成本伺服电机做了深度封装，核心组件包括：

• FeetechMotorsBus：电机总线管理，支持多总线（左右臂分离）、电机校准、力矩控制；
• Motor类：定义电机ID、型号、归一化模式（角度/百分比），屏蔽不同电机的参数差异；
• 校准工具链：支持半圈归位、量程录制、校准文件读写，解决低成本电机的精度问题。

针对AlohaMini的16路Feetech电机，LeRobot通过总线拆分（左总线：左臂+底座+升降轴；右总线：右臂）实现精准控制，同时提供motors.py调试工具，支持电机扫描、状态监控、ID重配置等硬件调试需求。

3. 感知与通信模块：多相机+远程控制

（1）多相机感知

通过make_cameras_from_configs接口适配多相机系统，支持720p USB相机的即插即用，同时提供图像编码/解码工具（Base64+OpenCV），满足嵌入式场景下的图像传输需求。

（2）远程通信

基于ZMQ实现客户端-服务端（Client-Server）架构，LeKiwiClient类封装了指令下发（PUSH）与观测数据接收（PULL）逻辑，支持跨网络的远程控制：

classLeKiwiClient(Robot):defconnect(self)->None:# 建立ZMQ通信套接字self.zmq_cmd_socket=self.zmq_context.socket(zmq.PUSH)self.zmq_observation_socket=self.zmq_context.socket(zmq.PULL)# 连接硬件端（AlohaMini）self.zmq_cmd_socket.connect(f"tcp://{self.remote_ip}:{self.port_zmq_cmd}")defget_observation(self)->dict[str,Any]:# 拉取硬件端状态（关节位姿、相机图像、升降轴高度）latest_message=self._poll_and_get_latest_message()observation=self._parse_observation_json(latest_message)# 解码Base64图像frame=self._decode_image_from_b64(observation["camera_top"])return{**observation,"camera_top":frame}

这一设计让开发者可在桌面端编写控制逻辑，远程操控嵌入式硬件（树莓派）上的AlohaMini机器人。

4. 遥操作模块：多模态控制接口

LeRobot提供统一的遥操作接口，支持多种控制方式的灵活组合：

• 键盘控制：KeyboardTeleop类封装W/S/A/D（移动）、U/J（升降）等按键映射，适配全向移动底座；
• Leader-Follower机械臂：BiSO100Leader类支持SO-ARM100主机械臂的位姿采集，实时转发到AlohaMini从机械臂；
• 语音控制：集成SpeechEngineGummy语音引擎，支持自然语言指令（如“上升10厘米”“前进2秒”）解析为机器人动作。

5. 数据处理模块：LeRobotDataset

针对Embodied AI研究的“数据驱动”特性，LeRobot设计了LeRobotDataset类，实现：

• 多模态数据录制：同步记录机器人状态、相机图像、动作指令；
• 数据集标准化：自动对齐帧率、归一化特征，生成兼容Hugging Face Hub的数据集格式；
• 一键推送/拉取：通过dataset.push_to_hub()将数据上传至HF Hub，方便算法复用与分享。

6. 算法推理模块：预训练模型无缝部署

LeRobot内置对ACT等主流Embodied AI预训练模型的支持，通过make_pre_post_processors实现模型输入/输出的标准化处理，开发者只需指定HF Hub上的模型ID，即可快速部署推理：

# 加载预训练ACT模型policy=ACTPolicy.from_pretrained(args.hf_model_id)# 构建预处理/后处理流程preprocessor,postprocessor=make_pre_post_processors(policy_cfg=policy,pretrained_path=args.hf_model_id,dataset_stats=dataset.meta.stats,)# 推理循环record_loop(robot=robot,policy=policy,preprocessor=preprocessor,postprocessor=postprocessor,...)

LeRobot与AlohaMini的深度适配

AlohaMini作为面向教育与科研的低成本双臂移动机器人，是LeRobot生态的核心落地载体。两者的适配体现在三个维度：

1. 硬件层定制化适配

LeRobot为AlohaMini定制了LeKiwi/LeKiwiClient类，精准匹配其硬件特性：

• 电机映射：适配16路Feetech STS3215电机（双臂6×2 + 底座3 + 升降轴1），支持左右总线独立控制；
• 升降轴扩展：新增lift_axis.height_mm状态量，支持电动升降轴的精准定位；
• 多相机兼容：适配5路720p相机的感知数据采集与传输。

2. 全流程工具链支持

针对AlohaMini的使用场景，LeRobot提供了开箱即用的示例脚本：

3. 嵌入式部署优化

LeRobot针对AlohaMini的树莓派5硬件做了轻量化优化：

• 通信层：ZMQ协议的CONFLATE模式，保证低带宽下的指令/数据优先级；
• 计算层：支持相机图像的轻量化编码（Base64+JPEG），降低嵌入式端算力消耗；
• 兼容性：兼容Python 3.8+，适配树莓派Ubuntu/Debian系统。

核心使用场景

1. 高校机器人课程教学

依托LeRobot的低门槛特性，学生可快速完成：

• 硬件组装与校准：通过motors.py调试电机，完成机器人校准；
• 基础控制编程：基于键盘/遥操作接口编写控制逻辑；
• 数据采集与分析：录制操作数据，理解“数据驱动机器人”的核心逻辑。

2. Embodied AI算法研究

研究者可基于LeRobot实现：

• 快速验证算法：在AlohaMini上部署ACT、BC等预训练模型，验证抓取、导航算法；
• 标准化数据采集：生成兼容HF Hub的数据集，提升研究可复现性；
• 多模态控制探索：结合语音、视觉、触觉等多模态感知，开发新型控制策略。

3. 创客与开源社区创新

LeRobot的模块化设计支持个性化扩展：

• 自定义传感器：扩展雷达、触觉传感器等外设接口；
• 自定义控制逻辑：基于Robot基类开发专属机器人适配层；
• 跨硬件迁移：将AlohaMini的控制逻辑快速迁移至其他机器人平台。

开源生态与未来

LeRobot的开源生态具备两大核心优势：

1. 社区协作：基于Aloha、LeKiwi、SO-ARM100等开源项目的技术积累，致谢Hugging Face、UIUC SIGRobotics等社区贡献；
2. 生态整合：与Hugging Face的Transformers、Datasets库无缝衔接，打通“数据-模型-硬件”的闭环；
3. 多平台兼容：支持x86桌面端、树莓派、Jetson等硬件，兼顾开发与部署场景。

未来，LeRobot将持续聚焦“降低Embodied AI研究门槛”，计划新增更多机器人硬件适配（如四足机器人、机械爪）、强化仿真环境支持（Gazebo/Isaac Gym）、完善可视化工具链，进一步推动嵌入式AI技术的普惠化。

总结

LeRobot不仅是一款机器人控制框架，更是Embodied AI研究的“基础设施”——它以模块化设计屏蔽硬件差异，以全流程工具链降低研究门槛，以生态整合打通算法落地链路。

结合AlohaMini等低成本硬件，LeRobot让“人人都能做嵌入式AI研究”成为可能：无论是高校学生的入门实践，还是科研人员的算法验证，亦或是创客的创新探索，都能在这一框架下快速落地想法，无需被底层硬件控制的细节束缚。