LeRobot documentation
NVIDIA IsaacLab Arena & LeRobot
NVIDIA IsaacLab Arena & LeRobot
LeRobot EnvHub kini mendukung simulasi dengan akselerasi GPU melalui IsaacLab Arena untuk evaluasi kebijakan berskala besar. Latih dan evaluasi kebijakan pembelajaran imitasi dengan simulasi berkeandalan tinggi — semuanya terintegrasi ke dalam ekosistem LeRobot.
IsaacLab Arena terintegrasi dengan NVIDIA IsaacLab untuk menyediakan:
- 🤖 Embodiment humanoid: GR1, G1, Galileo dengan berbagai konfigurasi
- 🎯 Tugas manipulasi & lokomanipulasi: Membuka pintu, pick-and-place, menekan tombol, dan lainnya
- ⚡ Rollout dengan akselerasi GPU: Eksekusi lingkungan paralel pada GPU NVIDIA
- 🖼️ RTX Rendering: Evaluasi kebijakan berbasis visi dengan rendering, refleksi, dan refraksi yang realistis
- 📦 Dataset yang kompatibel dengan LeRobot: Siap untuk pelatihan dengan GR00T N1x, PI0, SmolVLA, ACT, dan kebijakan Diffusion
- 🔄 Integrasi EnvHub: Muat lingkungan dari HuggingFace EnvHub dengan satu baris
Instalasi
Prasyarat
Kebutuhan perangkat keras sama dengan Isaac Sim, dan dirinci dalam Isaac Sim Requirements.
- NVIDIA GPU dengan dukungan CUDA
- Driver NVIDIA yang kompatibel dengan IsaacSim 5.1.0
- Linux (Ubuntu 22.04 / 24.04)
Setup
# 1. Create conda environment
conda create -y -n lerobot-arena python=3.11
conda activate lerobot-arena
conda install -y -c conda-forge ffmpeg=7.1.1
# 2. Install Isaac Sim 5.1.0
pip install "isaacsim[all,extscache]==5.1.0" --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
# Accept NVIDIA EULA (required)
export ACCEPT_EULA=Y
export PRIVACY_CONSENT=Y
# 3. Install IsaacLab 2.3.0
git clone https://github.com/isaac-sim/IsaacLab.git
cd IsaacLab
git checkout v2.3.0
./isaaclab.sh -i
cd ..
# 4. Install IsaacLab Arena
git clone https://github.com/isaac-sim/IsaacLab-Arena.git
cd IsaacLab-Arena
git checkout release/0.1.1
pip install -e .
cd ..
# 5. Install LeRobot (evaluation extra for env/policy evaluation)
git clone https://github.com/huggingface/lerobot.git
cd lerobot
pip install -e ".[evaluation]"
# 6. Install additional dependencies
pip install onnxruntime==1.23.2 lightwheel-sdk==1.0.1 vuer[all]==0.0.70 qpsolvers==4.8.1
pip install numpy==1.26.0 # Isaac Sim 5.1 depends on numpy==1.26.0, this will be fixed in next releaseMengevaluasi Kebijakan
Kebijakan Pra-Latih
Kebijakan terlatih berikut tersedia:
| Kebijakan | Arsitektur | Tugas | Tautan |
|---|---|---|---|
| pi05-arena-gr1-microwave | PI0.5 | GR1 Microwave | HuggingFace |
| smolvla-arena-gr1-microwave | SmolVLA | GR1 Microwave | HuggingFace |
Evaluasi SmolVLA
pip install -e ".[smolvla]"
pip install numpy==1.26.0 # revert numpy to version 1.26lerobot-eval \
--policy.path=nvidia/smolvla-arena-gr1-microwave \
--env.type=isaaclab_arena \
--env.hub_path=nvidia/isaaclab-arena-envs \
--rename_map='{"observation.images.robot_pov_cam_rgb": "observation.images.robot_pov_cam"}' \
--policy.device=cuda \
--env.environment=gr1_microwave \
--env.embodiment=gr1_pink \
--env.object=mustard_bottle \
--env.headless=false \
--env.enable_cameras=true \
--env.video=true \
--env.video_length=10 \
--env.video_interval=15 \
--env.state_keys=robot_joint_pos \
--env.camera_keys=robot_pov_cam_rgb \
--trust_remote_code=True \
--eval.batch_size=1Evaluasi PI0.5
pip install -e ".[pi]"
pip install numpy==1.26.0 # revert numpy to version 1.26PI0.5 requires disabling torch compile for evaluation:
TORCH_COMPILE_DISABLE=1 TORCHINDUCTOR_DISABLE=1 lerobot-eval \
--policy.path=nvidia/pi05-arena-gr1-microwave \
--env.type=isaaclab_arena \
--env.hub_path=nvidia/isaaclab-arena-envs \
--rename_map='{"observation.images.robot_pov_cam_rgb": "observation.images.robot_pov_cam"}' \
--policy.device=cuda \
--env.environment=gr1_microwave \
--env.embodiment=gr1_pink \
--env.object=mustard_bottle \
--env.headless=false \
--env.enable_cameras=true \
--env.video=true \
--env.video_length=15 \
--env.video_interval=15 \
--env.state_keys=robot_joint_pos \
--env.camera_keys=robot_pov_cam_rgb \
--trust_remote_code=True \
--eval.batch_size=1To change the number of parallel environments, use the ```--eval.batch_size``` flag.
Yang Akan Anda Dapatkan
Selama evaluasi, Anda akan melihat bilah kemajuan yang menampilkan tingkat keberhasilan berjalan:
Stepping through eval batches: 8%|██████▍ | 4/50 [00:45<08:06, 10.58s/it, running_success_rate=25.0%]Perekaman Video
Untuk mengaktifkan perekaman video selama evaluasi, tambahkan flag berikut ke perintah Anda:
--env.video=true \
--env.video_length=15 \
--env.video_interval=15Untuk detail lebih lanjut tentang perekaman video, lihat Dokumentasi Perekaman IsaacLab.
When running headless with `--env.headless=true`, you must also enable cameras explicitly for camera enabled environments:--env.headless=true --env.enable_cameras=true
Direktori Output
Video evaluasi disimpan ke direktori keluaran dengan struktur berikut:
outputs/eval/<date>/<timestamp>_<env>_<policy>/videos/<task>_<env_id>/eval_episode_<n>.mp4Sebagai contoh:
outputs/eval/2026-01-02/14-38-01_isaaclab_arena_smolvla/videos/gr1_microwave_0/eval_episode_0.mp4Kebijakan Pelatihan
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang pelatihan kebijakan dengan LeRobot, silakan merujuk ke dokumentasi pelatihan:
Dataset sampel IsaacLab Arena tersedia di HuggingFace Hub untuk eksperimen:
| Dataset | Deskripsi | Frames |
|---|---|---|
| Arena-GR1-Manipulation-Task | Manipulasi microwave GR1 | ~4K |
| Arena-G1-Loco-Manipulation-Task | G1 loco-manipulasi | ~4K |
Konfigurasi Lingkungan
Opsi Konfigurasi Lengkap
from lerobot.envs.configs import IsaaclabArenaEnv
config = IsaaclabArenaEnv(
# Environment selection
environment="gr1_microwave", # Task environment
embodiment="gr1_pink", # Robot embodiment
object="power_drill", # Object to manipulate
# Simulation settings
episode_length=300, # Max steps per episode
headless=True, # Run without GUI
device="cuda:0", # GPU device
seed=42, # Random seed
# Observation configuration
state_keys="robot_joint_pos", # State observation keys (comma-separated)
camera_keys="robot_pov_cam_rgb", # Camera observation keys (comma-separated)
state_dim=54, # Expected state dimension
action_dim=36, # Expected action dimension
camera_height=512, # Camera image height
camera_width=512, # Camera image width
enable_cameras=True, # Enable camera observations
# Video recording
video=False, # Enable video recording
video_length=100, # Frames per video
video_interval=200, # Steps between recordings
# Advanced
mimic=False, # Enable mimic mode
teleop_device=None, # Teleoperation device
disable_fabric=False, # Disable fabric optimization
enable_pinocchio=True, # Enable Pinocchio for IK
)Menggunakan Environment Hub secara langsung untuk penggunaan lanjutan
Buat file bernama test_env_load_arena.py atau unduh dari EnvHub:
import logging
from dataclasses import asdict
from pprint import pformat
import torch
import tqdm
from lerobot.configs import parser
from lerobot.configs.eval import EvalPipelineConfig
@parser.wrap()
def main(cfg: EvalPipelineConfig):
"""Run random action rollout for IsaacLab Arena environment."""
logging.info(pformat(asdict(cfg)))
from lerobot.envs import make_env
env_dict = make_env(
cfg.env,
n_envs=cfg.env.num_envs,
trust_remote_code=True,
)
env = next(iter(env_dict.values()))[0]
env.reset()
for _ in tqdm.tqdm(range(cfg.env.episode_length)):
with torch.inference_mode():
actions = env.action_space.sample()
obs, rewards, terminated, truncated, info = env.step(actions)
if terminated.any() or truncated.any():
obs, info = env.reset()
env.close()
if __name__ == "__main__":
main()Jalankan dengan:
python test_env_load_arena.py \
--env.environment=g1_locomanip_pnp \
--env.embodiment=gr1_pink \
--env.object=cracker_box \
--env.num_envs=4 \
--env.enable_cameras=true \
--env.seed=1000 \
--env.video=true \
--env.video_length=10 \
--env.video_interval=15 \
--env.headless=false \
--env.hub_path=nvidia/isaaclab-arena-envs \
--env.type=isaaclab_arenaMembuat Lingkungan Baru
Pertama, buat lingkungan IsaacLab Arena baru dengan mengikuti Dokumentasi IsaacLab Arena.
Clone repo EnvHub kami:
git clone https://huggingface.co/nvidia/isaaclab-arena-envsModifikasi file example_envs.yaml berdasarkan lingkungan baru Anda. Unggah repo yang telah Anda modifikasi ke HuggingFace EnvHub.
Your IsaacLab Arena environment code must be locally available during evaluation. Users can clone your environment repository separately, or you can bundle the environment code and assets directly in your EnvHub repo.
Lalu, saat mengevaluasi, gunakan lingkungan baru Anda:
lerobot-eval \
--env.hub_path=<your-env-hub-path>/isaaclab-arena-envs \
--env.environment=<your new environment> \
...other flags...Kami menantikan kontribusi Anda!
Pemecahan Masalah
CUDA kehabisan memori
Kurangi batch_size atau gunakan GPU dengan VRAM lebih besar:
--eval.batch_size=1
EULA tidak diterima
Setel variabel lingkungan sebelum menjalankan:
export ACCEPT_EULA=Y
export PRIVACY_CONSENT=YPerekaman video tidak berfungsi
Aktifkan kamera saat berjalan tanpa antarmuka:
--env.video=true --env.enable_cameras=true --env.headless=trueKetidakcocokan dimensi output kebijakan
Pastikan action_dim sesuai dengan kebijakan Anda:
--env.action_dim=36
Error libGLU.so.1 saat inisialisasi Isaac Sim
Pastikan Anda telah menginstal dependensi berikut, hal ini kemungkinan terjadi pada mesin headless.
sudo apt update && sudo apt install -y libglu1-mesa libxt6Lihat Juga
- Dokumentasi EnvHub - Penggunaan umum EnvHub
- IsaacLab Arena GitHub
- Dokumentasi IsaacLab
Lightwheel LW-BenchHub
Lightwheel menghadirkan Lightwheel-Libero-Tasks dan Lightwheel-RoboCasa-Tasks dengan 268 tugas ke ekosistem LeRobot.
LW-BenchHub mengumpulkan dan menghasilkan dataset berskala besar melalui teleoperation yang mematuhi spesifikasi LeRobot, sehingga memungkinkan alur kerja pelatihan dan evaluasi yang siap pakai.
Dengan antarmuka terpadu yang disediakan EnvHub, pengembang dapat dengan cepat membangun pipeline eksperimen end-to-end.
Instal
Dengan asumsi Anda telah mengikuti langkah Instalasi, Anda dapat menginstal LW-BenchHub dengan:
conda install pinocchio -c conda-forge -y
pip install numpy==1.26.0 # revert numpy to version 1.26
sudo apt-get install git-lfs && git lfs install
git clone https://github.com/LightwheelAI/lw_benchhub
cd lw_benchhub
git lfs pull # Ensure LFS files (e.g., .usd assets) are downloaded
pip install -e .Untuk instruksi yang lebih detail, silakan merujuk ke Dokumentasi LW-BenchHub.
Dataset Tugas Lightwheel
Dataset LW-BenchHub tersedia di HuggingFace Hub:
| Dataset | Deskripsi | Tugas | Frames |
|---|---|---|---|
| Lightwheel-Tasks-X7S | X7S LIBERO dan RoboCasa | 117 | ~10.3M |
| Lightwheel-Tasks-Double-Piper | Double-Piper LIBERO | 130 | ~6.0M |
| Lightwheel-Tasks-G1-Controller | G1-Controller LIBERO | 62 | ~2.7M |
| Lightwheel-Tasks-G1-WBC | G1-WBC RoboCasa | 32 | ~1.5M |
Untuk kebijakan pelatihan, lihat bagian Kebijakan Pelatihan.
Mengevaluasi Kebijakan
Kebijakan Pra-Latih
Kebijakan terlatih berikut tersedia:
| Kebijakan | Arsitektur | Tugas | Tata letak | Robot | Tautan |
|---|---|---|---|---|---|
| smolvla-double-piper-pnp | SmolVLA | L90K1PutTheBlackBowlOnThePlate | libero-1-1 | DoublePiper-Abs | HuggingFace |
Evaluasi SmolVLA
lerobot-eval \
--policy.path=LightwheelAI/smolvla-double-piper-pnp \
--env.type=isaaclab_arena \
--rename_map='{"observation.images.left_hand_camera_rgb": "observation.images.left_hand", "observation.images.right_hand_camera_rgb": "observation.images.right_hand", "observation.images.first_person_camera_rgb": "observation.images.first_person"}' \
--env.hub_path=LightwheelAI/lw_benchhub_env \
--env.kwargs='{"config_path": "configs/envhub/example.yml"}' \
--trust_remote_code=true \
--env.state_keys=joint_pos \
--env.action_dim=12 \
--env.camera_keys=left_hand_camera_rgb,right_hand_camera_rgb,first_person_camera_rgb \
--policy.device=cuda \
--eval.batch_size=10 \
--eval.n_episodes=100Konfigurasi Lingkungan
Evaluasi dapat diluncurkan dengan cepat dengan memodifikasi pengaturan robot, task, dan layout dalam file konfigurasi.
Opsi Konfigurasi Lengkap
# =========================
# Basic Settings
# =========================
disable_fabric: false
device: cuda:0
sensitivity: 1.0
step_hz: 50
enable_cameras: true
execute_mode: eval
episode_length_s: 20.0 # Episode length in seconds, increase if episodes timeout during eval
# =========================
# Robot Settings
# =========================
robot: DoublePiper-Abs # Robot type, DoublePiper-Abs, X7S-Abs, G1-Controller or G1-Controller-DecoupledWBC
robot_scale: 1.0
# =========================
# Task & Scene Settings
# =========================
task: L90K1PutTheBlackBowlOnThePlate # Task name
scene_backend: robocasa
task_backend: robocasa
debug_assets: null
layout: libero-1-1 # Layout and style ID
sources:
- objaverse
- lightwheel
- aigen_objs
object_projects: []
usd_simplify: false
seed: 42
# =========================
# Object Placement Retry Settings
# =========================
max_scene_retry: 4
max_object_placement_retry: 3
resample_objects_placement_on_reset: true
resample_robot_placement_on_reset: true
# =========================
# Replay Configuration Settings
# =========================
replay_cfgs:
add_camera_to_observation: true
render_resolution: [640, 480]