LeRobot: An Open-Source Library for End-to-End Robot Learning
作者: Remi Cadene, Simon Aliberts, Francesco Capuano, Michel Aractingi, Adil Zouitine, Pepijn Kooijmans, Jade Choghari, Martino Russi, Caroline Pascal, Steven Palma, Mustafa Shukor, Jess Moss, Alexander Soare, Dana Aubakirova, Quentin Lhoest, Quentin Gallouédec, Thomas Wolf
分类: cs.RO
发布日期: 2026-02-28
💡 一句话要点
LeRobot：一个用于端到端机器人学习的开源库
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人学习 开源库 端到端学习 强化学习 模仿学习 机器人控制 数据集管理
📋 核心要点
- 现有机器人学习工具分散且闭源，难以集成整个机器人技术栈，阻碍了该领域的发展。
- LeRobot是一个开源库，旨在集成从底层控制到数据集管理和算法实现的整个机器人学习流程。
- LeRobot支持多种硬件平台和最先进的机器人学习算法，并强调可扩展的学习方法，从而提升性能。
📝 摘要（中文）
机器人技术正在经历由基于机器学习的高级控制技术驱动的重大变革，从而催生了机器人学习领域。经济实惠的遥操作系统、大规模开放数据集和可扩展的基于学习的方法的日益普及加速了机器人学习的最新进展。然而，机器人学习领域的发展常常因碎片化、闭源工具而受阻，这些工具仅用于解决机器人技术栈中的特定子组件。本文介绍了 exttt{lerobot}，这是一个开源库，它集成了整个机器人学习栈，从用于电机控制的低级中间件通信到大规模数据集的收集、存储和流式传输。该库的设计非常注重实际机器人技术，支持易于访问的硬件平台，同时保持对新实施方式的可扩展性。它还支持来自多个突出范例的各种最先进的机器人学习算法的高效实现，以及通用的异步推理栈。与严重依赖手工技术的传统流程不同， exttt{lerobot}强调可扩展的学习方法，这些方法可以直接通过更多的数据和计算来改进。 exttt{lerobot}专为可访问性、可扩展性和开放性而设计，降低了研究人员和从业人员进入机器人领域的门槛，同时为可重复的、最先进的机器人学习提供了一个平台。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人学习流程依赖于碎片化、闭源的工具，这些工具通常只关注机器人技术栈中的特定部分，例如运动控制或感知。这使得研究人员和从业者难以构建端到端的机器人学习系统，并阻碍了该领域的发展。此外，传统方法严重依赖手工设计的技术，难以随着数据和计算资源的增加而扩展。
核心思路：LeRobot的核心思路是提供一个统一的、开源的平台，该平台集成了机器人学习流程的各个方面，从低级控制到高级算法。通过提供一个通用的框架，LeRobot旨在降低机器人学习的门槛，并促进可重复的研究和开发。该库强调可扩展的学习方法，这些方法可以通过更多的数据和计算资源来改进。
技术框架：LeRobot的整体架构包括以下主要模块：1) 低级中间件通信模块，用于与机器人硬件进行交互，实现电机控制等功能；2) 数据集管理模块，用于收集、存储和流式传输大规模机器人数据集；3) 算法实现模块，包含各种最先进的机器人学习算法的实现，例如强化学习、模仿学习等；4) 异步推理栈，用于在实际机器人上部署和执行学习到的策略。这些模块共同构成了一个完整的端到端机器人学习平台。
关键创新：LeRobot最重要的技术创新在于其集成性和可扩展性。与传统的机器人学习流程相比，LeRobot提供了一个统一的平台，涵盖了机器人学习的各个方面。此外，LeRobot强调可扩展的学习方法，这些方法可以通过更多的数据和计算资源来改进。这使得LeRobot能够应对复杂机器人学习任务的挑战，并促进该领域的发展。
关键设计：LeRobot的关键设计包括：1) 对各种硬件平台的支持，包括易于访问的平台，例如机器人手臂和无人机；2) 对各种机器人学习算法的支持，包括强化学习、模仿学习等；3) 一个通用的异步推理栈，用于在实际机器人上部署和执行学习到的策略；4) 模块化的设计，使得用户可以轻松地扩展和定制LeRobot以满足其特定需求。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
LeRobot提供了一个统一的平台，集成了机器人学习流程的各个方面，从低级控制到高级算法。它支持多种硬件平台和最先进的机器人学习算法，并强调可扩展的学习方法。通过提供一个通用的框架，LeRobot旨在降低机器人学习的门槛，并促进可重复的研究和开发。具体性能数据和对比基线未知，但该库的设计目标是提高机器人学习系统的开发效率和性能。
🎯 应用场景
LeRobot可应用于各种机器人学习场景，例如自主导航、物体抓取、装配等。它能够帮助研究人员和工程师快速构建和部署机器人学习系统，从而加速机器人技术的创新和应用。该库的开源特性也促进了社区的合作和知识共享，有望推动机器人学习领域的快速发展。
📄 摘要（原文）
Robotics is undergoing a significant transformation powered by advances in high-level control techniques based on machine learning, giving rise to the field of robot learning. Recent progress in robot learning has been accelerated by the increasing availability of affordable teleoperation systems, large-scale openly available datasets, and scalable learning-based methods. However, development in the field of robot learning is often slowed by fragmented, closed-source tools designed to only address specific sub-components within the robotics stack. In this paper, we present \texttt{lerobot}, an open-source library that integrates across the entire robot learning stack, from low-level middleware communication for motor controls to large-scale dataset collection, storage and streaming. The library is designed with a strong focus on real-world robotics, supporting accessible hardware platforms while remaining extensible to new embodiments. It also supports efficient implementations for various state-of-the-art robot learning algorithms from multiple prominent paradigms, as well as a generalized asynchronous inference stack. Unlike traditional pipelines which heavily rely on hand-crafted techniques, \texttt{lerobot} emphasizes scalable learning approaches that improve directly with more data and compute. Designed for accessibility, scalability, and openness, \texttt{lerobot} lowers the barrier to entry for researchers and practitioners to robotics while providing a platform for reproducible, state-of-the-art robot learning.