kuavo_data_challenge

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최종 버전 다운로드 (.zip)

- - libero.json
  - pick_and_place0_4_2.json
  - pick_and_place_right_arm.json
  - robotwin_50.json
  - robotwin_5_customized.json
  - robotwin_all_new.json
- - accelerate_config.yaml
- - KuavoRosbag2Lerobot.yaml
- - kuavo_env.lmy_go_run.yaml
  - kuavo_env.yaml
  - others_env.yaml
- - act_config.yaml
  - diffusion_config.yaml
  - lingbot_config.yaml
  - lingbot_config_depth.yaml
- __init__.py
- readme.md
- run_with_gpu.sh
- - __init__.py
  - chunk_process.py
  - config_dataset.py
  - key_listener.py
  - kuavo_dataset.py
  - logger.py
  - ros_handler.py
  - utils.py
- __init__.py
- CvtRosbag2Lerobot.py
- - __init__.py
  - KuavoBaseRosEnv.py
  - KuavoRealEnv.py
  - KuavoSimEnv.py
- - client.py
  - server.py
  - test_on_bag_dataset.py
- - inference.md
  - setup_env.md
  - setup_robot_connection.md
- - lingbot_adapter.py
  - logging_utils.py
  - obs_buffer.py
  - ros_manager.py
  - signal_controller.py
- __init__.py
- config.py
- eval_kuavo.py
- eval_others.py
- readme.md
- - __init__.py
  - augmenter.py
  - transforms.py
  - utils.py
- __init__.py
- convert_stats_to_norm_stats.py
- README.md
- README_ZH.md
- train_lingbot.sh
- train_policy.py
- train_policy_with_accelerate.py
- __init__.py
- custom_patches.py
- lerobot
.gitignore
.gitmodules
Dockerfile
install_ilcode.sh
install_total.sh
Lingbot-VLA.md
look_safetensor.py
README.md
README_AGX_ORIN.md
README_AGX_ORIN_ZH.md
README_LINGBOT_REAL_TEST.md
README_ZH.md
requirements_agxorin.txt
requirements_agxorin_old.bk
requirements_ilcode.txt
requirements_total.txt
setup.py
train.md

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/LejuRobotics/kuavo_data_challenge

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd kuavo_data_challenge

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. 공식 설치 스크립트

쉬움 추천

사전 준비물

APT (Debian/Ubuntu 계열) Debian/Ubuntu 계열 리눅스에 기본 내장된 패키지 매니저입니다.

sudo apt install nvidia-driver-535

APT 패키지 저장소에서 바로 설치합니다 (Debian/Ubuntu 계열).

sudo apt install curl

APT 패키지 저장소에서 바로 설치합니다 (Debian/Ubuntu 계열).

sudo apt install git

APT 패키지 저장소에서 바로 설치합니다 (Debian/Ubuntu 계열).

sudo apt install docker.io

APT 패키지 저장소에서 바로 설치합니다 (Debian/Ubuntu 계열).

✅ 설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Docker

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.

sudo apt install docker.io

APT 패키지 저장소에서 바로 설치합니다 (Debian/Ubuntu 계열).

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

sudo systemctl restart docker

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

sudo docker info | grep -i runtime

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

sudo vim /etc/docker/daemon.json

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

4. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

pip --version # Check pip version, confirm output shows pip for 3.10

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  # If youre located within mainland China, it is recommended to change the source first to speed up download and installation

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

pip install -r requirements_ilcode.txt   # No ROS Noetic required, but only guarantees functionality of kuavo_train imitation learning training code. kuavo_data (data conversion) and kuavo_deploy (deployment code) both depend on ROS

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

pip install -r requirements_total.txt # Ensure ROS Noetic is installed first (recommended)

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

pip show lerobot

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.