机器人臂与CNC机器有很多共同点，因为它们通常是由固定的搬迁和执行操作的固定脚本驱动的。自主行为不是规范，尤其不是对于爱好级的机器人技术。随着Lerobot，一个来自拥抱面孔社区的开源机器学习框架。
如果快速浏览项目页面仍然会给您带来疑问，那么您并不孤单。值得庆幸的是，[ilia]有一个很棒的视频，解释和演示基本面非常好。在其中，他展示了Lerobot如何允许人们以身作则训练经济的3D打印机器人手臂，教导它自主执行任务。在这种情况下，任务是捡起球并将其放入杯子中。
[ILIA]首先通过手动操作手臂捡起球并将其放入杯子中来构建数据集。然后，由于只有大约五十个此类示例的数据集，他创建了一个机器学习模型，能够驾驶手臂自主地捡起球并将其放在杯中，无论球和杯子实际上在哪里。它甚至可以优雅地处理诸如颜色变化和[ilia]之类的事情，并将杯子和球移动到中任务中。你可以直接跳到34:16要在行动中看到这种自主行为，但我们建议观看整个视频，以进行高度访问又深厚的技术概述。
Lerobot是一个非常灵活的框架，不仅可以在3D打印的低成本机器人手臂上进行模仿学习，而且还具有更多的作用。但是，正如[ilia]恰当地证明，主要目标是使几乎任何人都可以使用这种事情。我们已经看到大量高质量的DIY机器人武器，而且由于Lerobot框架既迅速发展又与任何特定硬件相关，因此它可能比您想象的要早就为下一个机器人项目提供动力。