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🔧 环境配置

🤖 KUAVO-DATA-CHALLENGE 是一个完整的机器人模仿学习框架，基于 LeRobot 构建，专为 Kuavo 人形机器人设计。该框架提供了从数据转换、模型训练到真机部署的完整工具链。

🎯 核心特性：​

  • 🔄 数据转换: 支持 ROS bag 到 LeRobot parquet格式的转换
  • 🚀 一键训练: IL 模型训练框架 (diffusion policy, ACT)
  • 🎮 实时部署: 支持训练模型在实际机器人上的实时推理和控制

♻️ 环境要求​

  • 系统：推荐 Ubuntu 20.04（22.04 / 24.04 建议使用 Docker 容器运行）
  • Python：推荐 Python 3.10
  • ROS：ROS Noetic + Kuavo Robot ROS 补丁（支持 Docker 内安装）
  • 依赖：Docker、NVIDIA CUDA Toolkit（如需 GPU 加速）

📦 安装指南​

1. 克隆代码​

# SSH
git clone git@github.com:LejuRobotics/kuavo_data_challenge.git
# 或者
# HTTPS
git clone https://github.com/LejuRobotics/kuavo_data_challenge.git

cd kuavo-data-challenge
# 切换分支
git checkout dev

# 更新third_party下的lerobot子模块：
git submodule init
git submodule update --recursive --progress

2. Python 环境配置​

使用 conda （推荐）或 python venv 创建虚拟环境kdc_dev（python 3.10）：

  • ananconda配置：
conda create -n kdc_dev python=3.10
conda activate kdc_dev
  • 或， 源码安装Python3.10.18，再用venv创建虚拟环境

⚠️ 注意：ppa:deadsnakes 在2025年6月后不能在ubuntu20.04上提供了，下述安装方式不一定成功：

sudo apt update
sudo apt install -y software-properties-common
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update
sudo apt install -y python3.10 python3.10-venv python3.10-dev

可以尝试下，不行请使用源码安装：

sudo apt update
sudo apt install -y build-essential libssl-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-devlibreadline-dev libsqlite3-dev libgdbm-dev libdb5.3-dev libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev tk-dev libffi-dev uuid-dev wget

wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.18/Python-3.10.18.tgz
tar -xzf Python-3.10.18.tgz
cd Python-3.10.18
./configure --prefix=$HOME/python3.10 --enable-optimizations
make -j$(nproc)
sudo make install

然后创建venv环境：

python3.10 -m venv kdc_dev
source kdc_dev/bin/activate

查看和确保安装正确：

python  # 查看python版本，看到确认输出为3.10.xxx（通常是3.10.18）
# 输出示例：
# Python 3.10.18 (main, Jun  5 2025, 13:14:17) [GCC 11.2.0] on linux
# Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
# >>> 

pip --version # 查看pip对应的版本，看到确认输出为3.10的pip
# 输出示例：pip 25.1 from /path/to/your/env/python3.10/site-packages/pip (python 3.10)

3. 安装依赖：​

source /opt/ros/noetic/setup.bash  # 进入python环境先source好ros自带的python库，建议这行写入~/.bashrc

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  # 建议首先换源，能加快下载安装速度

pip install -r requirements_ilcode.txt   # 无需ROS Noetic，但只能使用kuavo_train模仿学习训练代码，kuavo_data（数转）及 kuavo_deploy（部署代码）均依赖ROS
# 或
pip install -r requirements_total_agxorin.txt    # 需确保 ROS Noetic 已安装 (推荐)

安装完打印下检查下lerobot版本：2025年11月20日为0.4.2版本

pip show lerobot

若不是最新版 (0.4.2)：

cd third_party/lerobot
git fetch
git reset --hard origin/main
cd ../../

重新pip install -r requirement即可。

如果pip安装完毕但运行训练代码时报ffmpeg或torchcodec的错：

conda install ffmpeg==6.1.1

# 或

# pip uninstall torchcodec
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