huggingface/lerobot

해결하는 문제

LeRobot는 현실 세계 로봇 공학의 높은 진입 장벽을 낮추기 위해 표준화된 오픈소스 생태계를 제공합니다. 데이터 분산과 하드웨어 호환성 문제를 해결하기 위해 다양한 로봇을 제어할 수 있는 통합 인터페이스와 모델 공유 및 학습에 적합한 확장 가능한 데이터셋 형식을 제공합니다.

작동 방식

LeRobot는 제어 로직을 하드웨어 세부 사항과 분리하는 통합 Robot 클래스를 사용하는 PyTorch 네이티브 라이브러리입니다. LeRobotDataset 형식(상태/액션 데이터는 Parquet 파일, 비전 데이터는 MP4/이미지로 구성)을 사용하여 Hugging Face Hub를 통해 효율적인 스트리밍과 시각화를 가능하게 합니다. 이 라이브러리는 모방 학습, 강화 학습, 비전-언어-액션(VLA) 모델용 최신 기술의 정책을 포함하며, 시뮬레이션 또는 실제 하드웨어에서 학습 및 평가가 가능합니다.

대상 사용자

하드웨어에 특화된 코드를 처음부터 작성하지 않고도 AI 기반 로봇 정책을 구축, 학습, 배포하고자 하는 로봇 공학 연구자, 개발자, 애호가를 위한 것입니다.

주요 특징

• 하드웨어 독립성: SO-100과 같은 저가형 암부터 휴머노이드, 제3자 플러그인까지 광범위한 하드웨어를 지원합니다.
• 표준화된 데이터셋: Hugging Face Hub와 통합되어 로봇 데이터의 확장 가능한 저장 및 스트리밍을 가능하게 합니다.
• 다양한 모델 라이브러리: ACT, Diffusion, Pi0, GR00T 등 다양한 정책을 구현합니다.
• 통합 평가 도구: LIBERO 및 MetaWorld와 같은 표준 벤치마크를 사용해 정책을 평가할 수 있는 내장 도구를 제공합니다.