LeRobot 是 Hugging Face 团队主导开发的基于 PyTorch 的开源机器人学习框架，主打模仿学习与强化学习算法的落地应用，能助力开发者快速实现从仿真训练到真实机器人部署的全流程开发，还获得了 NVIDIA 的支持，在机器人学界和产业界备受关注。以下是其详细介绍：
核心技术与功能
丰富的前沿算法储备：在模仿学习方面，核心算法涵盖 ACT（动作分块 Transformer）和 Diffusion Policy，前者可凭借 Transformer 架构处理长序列动作，后者能生成连续动作轨迹并适配多模态输入；强化学习领域则集成了 TDMPC（时序差分模型预测控制）和 PPO 等算法，能提升复杂场景下的决策效率。同时支持预训练 - 微调、演示数据奖励塑造等混合训练机制，大幅减少强化学习所需样本量。
多模态数据融合能力：原生支持视觉、力觉、本体感觉等多模态数据的整合，例如 Diffusion Policy 通过专用编码器处理图像输入提取关键信息。其特有的LeRobotDataset类可兼容向量、图像、点云等多种异构数据格式，还能适配 HDF5、JSON 等文件格式，轻松对接不同传感器数据。
仿真与硬件适配兼顾：基于 Gymnasium API，内置 Aloha、PushT、XArm 等多种仿真环境，可通过相关接口快速启动特定任务仿真。同时能支持 Stretch 3、SO - ARM100 等实体机器人平台，借助control_robot.py脚本就能完成机器人的遥操作、校准和策略部署，且适配 HopeJR 等低成本开源机械臂，降低实体开发成本。
深度对接 Hugging Face 生态：开发者可直接从 Hugging Face Hub 加载预训练模型和标准数据集，比如通过简单代码就能获取 RoboSet 多模态演示数据或 Panda 机械臂的视频演示数据，无需从零开始构建数据和模型体系。
核心架构LeRobot 采用四层模块化核心架构，各组件低耦合，便于扩展和定制，具体如下：
| 架构层级 | 作用 |
|---|
| 环境封装层 | 基于 Gymnasium API，支持多种仿真环境，还能通过MultiTaskEnv实现多任务混合训练 |
| 策略接口层 | 以PreTrainedPolicy为统一策略基类，可标准化调用 ACT、TDMPC 等各类算法 |
| 数据加载层 | 通过BaseDataset抽象多模态数据加载逻辑，且与 Hugging Face Datasets 深度集成 |
| 训练管理层 | 借助Trainer类封装训练流程，支持学习率动态调整、日志可视化以及断点续训等功能 |
实用开发支持
便捷的环境配置：支持 Python 3.10 及以上版本，CUDA 为可选配置，但配置后能加速复杂模型和大规模数据集的处理；需依赖 ffmpeg 工具处理视频数据，提供 pip 可编辑模式安装方式，修改源码后无需重新安装即可生效，还可按需安装特定仿真环境或硬件支持的可选组件。
高效的开发工具链：提供 Docker 容器化镜像，保障不同环境下的一致性；内置eval.py评估工具，可自动测试任务成功率、执行时间等指标并生成报告；还能与 Weights & Biases 集成，实现实验过程的跟踪与可视化。
适用场景
科研与开发：可用于机器人抓取、工具使用、双臂协作等技能学习研究，也能验证多模态决策、仿真 - 现实策略迁移等技术，是算法验证的优质平台。
教育领域：可作为机器人学习的教学工具，帮助学习者直观了解模仿学习、强化学习等技术在机器人上的实际应用。
原型开发：搭配开源硬件能快速完成真实机器人原型测试，缩短从模型设计到产品落地的周期。
