Physical Intelligenceによるオープンソースのロボット向けVLAモデル。事前学習済みチェックポイントとファインチューニングの例を提供します。
huggingface/lerobot
実世界のロボティクス向けに、ハードウェア制御、データ収集、ポリシーの学習と評価を支援する、PyTorch製のモデル・データセット・ツールのライブラリ。
- スター
- 28,721
- フォーク
- 6,028
- 未解決の Issue
- 883
- 最終コミット
- 23 時間前
これは何?
LeRobotは、PyTorchによるエンドツーエンドのロボット学習を実現するHugging Faceのライブラリです。共通のデータセット形式、学習済みポリシー、物理ハードウェアを制御するツールを提供し、SO-100やSO-101などの低コストアームからヒューマノイドまで、ロボティクスを始めるハードルを下げることを目指しています。
このプロジェクトでは、制御ロジックとハードウェア固有の処理を分離する統一されたRobotクラスを提供しています。そのため、データ収集、学習、可視化の各ツールを、対応するアーム、モバイルベース、ヒューマノイド、ゲームパッド、キーボードで共通して利用できます。同じインターフェースを実装すれば、独自のロボットも追加できます。ほかのロボット、テレオペレーター、カメラ向けのサードパーティプラグインは、インストールすると自動的に検出されます。
データセットにはLeRobotDataset形式を採用しており、同期された動画または画像と、Parquet形式の状態・アクションデータを保存できます。Hugging Face Hubでホスティングすることも可能です。ポリシーは模倣学習、強化学習、視覚・言語・行動モデル、世界モデルを対象としており、lerobot-evalでシミュレーション評価したり、lerobot-rolloutで実機にデプロイしたりできます。
主な機能
- 01アーム、モバイルロボット、ヒューマノイド、ゲームパッド、キーボードに対応する統一Robotインターフェース
- 02ParquetおよびMP4で保存し、Hugging Face HubでホスティングできるLeRobotDataset形式
- 03ACT、Diffusion、SmolVLAなど、多様なポリシー向けの学習スクリプト
- 04LIBEROやMetaWorldなどのベンチマークを使ったシミュレーション評価
- 05サードパーティ製ロボット、テレオペレーター、カメラ向けのプラグインシステム
ユースケース
- 低コストアームでデモデータを記録し、模倣学習ポリシーを学習する
- Hugging Face Hubを通じてロボティクスのデータセットを共有・再利用する
- 学習済みVLAポリシーや模倣学習ポリシーをシミュレーションでベンチマークする
- Robotインターフェースを実装して、独自のロボットに対応する
クイックスタート
- 1
PyPIからLeRobotをインストールする
pip install lerobot - 2
インストール済みのバージョンと環境情報を確認する
lerobot-info - 3
必要な機能(例: トレーニング)に応じてextrasを追加する
pip install 'lerobot[training]'
使う前に知っておきたいこと
- 基本インストールは軽量ですが、多くの機能では追加の依存関係を別途インストールする必要があります。
- ハードウェア機能は特定のロボットに依存し、一部のポリシーではトレーニングにGPUが必要です。
収録されている特集
トピック
よくある質問
- lerobot とは?
- 実世界のロボティクス向けに、ハードウェア制御、データ収集、ポリシーの学習と評価を支援する、PyTorch製のモデル・データセット・ツールのライブラリ。 LeRobotは、PyTorchによるエンドツーエンドのロボット学習を実現するHugging Faceのライブラリです。共通のデータセット形式、学習済みポリシー、物理ハードウェアを制御するツールを提供し、SO-100やSO-101などの低コストアームからヒューマノイドまで、ロボティクスを始めるハードルを下げることを目指しています。
- lerobot は無料で使えますか?ライセンスは?
- lerobot は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- lerobot は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。lerobot の最終コミットは 2026年11月6日 です。
- lerobot は何に使えますか?
- 低コストアームでデモデータを記録し、模倣学習ポリシーを学習する Hugging Face Hubを通じてロボティクスのデータセットを共有・再利用する 学習済みVLAポリシーや模倣学習ポリシーをシミュレーションでベンチマークする Robotインターフェースを実装して、独自のロボットに対応する
- lerobot のインストール方法は?
- PyPIからLeRobotをインストールする: pip install lerobot インストール済みのバージョンと環境情報を確認する: lerobot-info 必要な機能(例: トレーニング)に応じてextrasを追加する: pip install 'lerobot[training]'
- lerobot はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/huggingface/lerobot
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
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