LeRobot 완전 초보의 첫 도전! ROBOTIS OMX AI 데이터 수집부터 ACT(Action Chunking Transformer) 학습까지

1단계. Ubuntu 부팅 터미널 실행 Ctrl + Alt + T 2단계. LeRobot 환경 활성화 conda activate lerobot 확인 (lerobot) 3단계. LeRobot 폴더 이동 cd ~/lerobot 4단계. USB 확인 ls /dev/ttyACM* 결과 /dev/ttyACM0 /dev/ttyACM1 5단계. 카메라 확인 ls /dev/video* 보통 /dev/video0 6단계. 원격조종 테스트 리더는 ACM0 팔로워는 ACM1 lerobot-teleoperate \ --robot.type=omx_follower \ --robot.port=/dev/ttyACM1 \ --robot.id=omx_follower_arm \ --teleop.type=omx_leader \ --teleop.port=/dev/ttyACM0 \ --teleop.id=omx_leader_arm 정상이면 리더 움직임 ↓ 팔로워가 따라 움직임 7단계. 기존 데이터 삭제(새로 시작할 경우) 먼저 어떤 데이터셋이 있는지 확인합니다. ls /home/park/lerobot_datasets 예를 들어 record-test가 있으면 삭제합니다. rm -rf /home/park/lerobot_datasets/record-test 8단계. 데이터 수집 Hugging Face를 사용하지 않고 로컬 저장만 하는 명령입니다. lerobot-record \ --robot.type=omx_follower \ --robot.port=/dev/ttyACM1 \ --robot.id=omx_follower_arm \ --robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 640, height: 480, fps: 30}}" \ --teleop.type=omx_leader \ --teleop.port=/dev/ttyACM0 \ --teleop.id=omx_leader_arm \ --display_data=true \ --dataset.root=/home/park/lerobot_datasets/record-test \ --dataset.num_episodes=10 \ --dataset.episode_time_s=20 \ --dataset.single_task="Grab the black cube" \ --dataset.streaming_encoding=true \ --dataset.encoder_threads=2 중요: --dataset.repo_id는 넣지 않습니다. 9단계. 데이터 확인 녹화가 끝나면 ls -R /home/park/lerobot_datasets/record-test 폴더 구조를 확인합니다. 10단계. 학습 여기서 중요한 점이 있습니다. 지금까지 나온 오류를 보면, 사용 중인 LeRobot 0.5.2는 repo_id를 요구하면서도 Hugging Face에서 데이터를 찾으려고 합니다. 따라서 현재 상태에서는 로컬 전용 학습이 정상 동작하지 않는 것으로 보입니다. 다음 단계 학습 명령을 만들기 전에 데이터셋이 실제로 어떻게 저장되었는지 먼저 확인해야 합니다. 아래 명령 하나만 실행해서 결과를 보내주세요. find /home/park/lerobot_datasets/record-test -maxdepth 2 -type f