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toio Command

M3 MacBookで、10000 stepsで2時間程度の学習時間です。

Teleop

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lerobot-teleoperate \
    --robot.type=toio_follower \
    --teleop.type=toio_leader \
    --fps=60

データセット収集

  • --dataset.root=/Users/username/Documents/workspace_lerobot/datasets/toio_testのフォルダに保存する場合の指定。各自の環境に合わせて修正
  • --robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 1, width: 640, height: 480, fps: 30}}" index_or_pathを1を指定するとMacBook使用ならiPhoneを呼び出せる。
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lerobot-record \
  --robot.type=toio_follower \
  --teleop.type=toio_leader \
  --dataset.repo_id=local/toio_test \
  --dataset.root=/Users/username/Documents/workspace_lerobot/datasets/toio_test \
  --dataset.push_to_hub=false \
  --robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 1, width: 640, height: 480, fps: 30}}" \
  --display_data=true \
  --dataset.episode_time_s=10 \
  --dataset.reset_time_s=2 \
  --dataset.num_episodes=30

学習

  • --policy.device=mpsでMacBookのGPUで学習可能
  • --steps=10000 10000 stepsの学習
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lerobot-train \
  --dataset.root="/Users/username/Documents/workspace_leracer/datasets/toio_test" \
  --dataset.repo_id="local/toio_test" \
  --policy.type=act \
  --output_dir="outputs/train/act_1toio_test_mps" \
  --job_name="act_toio_test_mps" \
  --policy.device=mps \
  --wandb.enable=false \
  --policy.push_to_hub=false \
  --steps=10000

推論実行

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lerobot-record \
  --robot.type=toio_follower \
  --dataset.repo_id=local/eval_toio_test \
  --dataset.root=/Users/username/Documents/workspace_leracer/datasets/eval_toio_test \
  --dataset.push_to_hub=false \
  --robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 1, width: 640, height: 480, fps: 30}}" \
  --policy.path="outputs/train/act_1toio_test_mps/checkpoints/last/pretrained_model/" \
  --display_data=true

質問等