X-Humanoid 训练工具链
x-humanoid-training-toolchain
机器人
⭐⭐⭐☆☆ (3/5)
🧩 软硬件结合
已发布
项目简介
This project provides a training toolchain for adapting TienKung humanoid robots and RoboMIND dataset with the open-sour
x-humanoid-training-toolchain 是一个面向人形机器人具身操作的开源训练工具链，旨在降低开发者基于 RoboMIND 数据集和 TienKung 机器人进行模型训练与部署的门槛。项目核心解决了从原始数据到可训练模型之间的工程化衔接问题，让研究人员和工程师能够更高效地利用大规模多本体演示数据，训练出适用于真实人形机器人的操作策略。
标签
项目特点
**支持 RoboMIND 数据集**：集成包含 107k 真实世界演示轨迹的 RoboMIND 多本体数据集。
**兼容 LeRobot 框架**：与 LeRobotDataset V2.1 格式完全兼容，可直接使用 LeRobot 的脚本进行训练和可视化。
**TienKung 机器人训练管线**：提供针对 TienKung 人形机器人的具身操作模型训练流程。
**数据格式转换**：提供脚本将 HDF5 格式数据转换为 LeRobotDataset 格式。
**开源生态**：与 RoboMIND、TienKung_URDF、TienKung_ROS 和 TienKung_Docs 等项目协同发展。
技术规格
| 框架 | |
|---|---|
| 数据集 | |
| 机器人平台 | |
| 数据格式 | |
| 训练算法 | |
| 许可证 | |
| 编程语言 |
项目资源
搜索资源
物料清单 (BOM)
| 物料名称 | 数量 | 参考价格 | 备注 |
|---|---|---|---|
| TienKung 人形机器人 (Lite/Pro) | 1 | — | 硬件平台，需单独购买 |
| GPU 工作站/服务器 | 1 | — | 用于模型训练，推荐 NVIDIA GPU |
| RGB 摄像头 | 若干 | — | 用于采集演示数据（如 RoboMIND 数据集） |
3D 模型
所需工具
| 工具 | 用途 | 是否必需 |
|---|---|---|
| Python 环境 | 运行训练和转换脚本 | ✅ 是 |
| PyTorch | 深度学习框架 | ✅ 是 |
| LeRobot | 训练和可视化框架 | ✅ 是 |
| GPU (NVIDIA) | 加速模型训练 | ✅ 是 |
| Git | 版本控制和代码管理 | ✅ 是 |
能力画像
记忆与知识检索
2/5
逻辑推演
3/5
表达与交流
2/5
感知与观察
3/5
数理与计算
4/5
动手与操作
3/5
狂热与坚持
4/5
创造与创新
4/5
项目图库
所需技能
🔧 **动手能力**：需要能够部署和操作 TienKung 人形机器人硬件，包括连接、调试和基本维护。
💻 **编程能力**：需要具备 Python 编程经验，熟悉深度学习框架（PyTorch）和命令行操作，能够配置和运行训练脚本。
⚡ **电子电路**：无需深入电子知识，但了解机器人传感器和执行器的基本工作原理会有帮助。
适用场景
**机器人具身操作研究**：用于学术研究，探索基于模仿学习的机器人操作策略。
**人形机器人算法开发**：为 TienKung 机器人开发新的控制算法和操作技能。
**数据集与模型基准测试**：使用 RoboMIND 数据集对不同的机器人学习算法进行基准测试和比较。
**开源机器人教育**：作为教学工具，帮助学生理解机器人学习、数据集处理和模型训练的全流程。