<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>SO-101 on rocPAI-Forge</title><link>https://rocpai-forge.github.io/zh/tags/so-101/</link><description>Recent content in SO-101 on rocPAI-Forge</description><generator>Hugo</generator><language>zh</language><lastBuildDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://rocpai-forge.github.io/zh/tags/so-101/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>闭环打通：SO-101 SimStudio Lab 01 抓取放置（ROCm）</title><link>https://rocpai-forge.github.io/zh/posts/so101-simstudio-lab01/</link><pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://rocpai-forge.github.io/zh/posts/so101-simstudio-lab01/</guid><description>&lt;blockquote>
&lt;p>📖 本文为&lt;strong>精简版&lt;/strong>（~3 分钟）。想深入完整工程细节（设计决策、算法 / reward、诊断、复现命令），请移步 &lt;a href="https://github.com/rocPAI-Forge/tech-blog-pub/blob/main/PhysicalAI/so101-simstudio-lab01-pnp/README-details.md">&lt;strong>技术详解版 →&lt;/strong>&lt;/a>&lt;/p>&lt;/blockquote>
&lt;h2 id="从能录到能训能评">从「能录」到「能训、能评」&lt;/h2>
&lt;p>&lt;a href="../so101-simstudio/README.md">第一篇&lt;/a>把 SO-101、MuJoCo 与 LeRobot 接到 &lt;strong>AMD ROCm&lt;/strong> 上，解决的是：&lt;strong>在仿真里遥操作并采专家轨迹&lt;/strong>。&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>v0.1.3&lt;/strong>（tag &lt;a href="https://github.com/rocPAI-Forge/so101-simstudio/releases/tag/release-v0.1.3">&lt;code>release-v0.1.3&lt;/code>&lt;/a>）把链路再往前推一步——&lt;strong>Lab 01 抓取放置&lt;/strong>：仿真示范 → ACT / SmolVLA 训练 → MuJoCo 闭环评估，并给出可下载的 Hub 参考资产。&lt;/p>
&lt;p>示范可以用 &lt;strong>键盘 / Joy-Con / Leader&lt;/strong> 任一遥操作（同一套 LeRobot v3.0 录制管线）。Lab 01 公开参考数据用 Leader 采集；你本地完全可以用键盘或 Joy-Con 走同一套 lab 脚本。&lt;/p>
&lt;h2 id="模仿学习在做什么">模仿学习在做什么&lt;/h2>
&lt;p>&lt;strong>模仿学习（Imitation Learning / 行为克隆）&lt;strong>的目标不是手写抓取规则，而是让策略从&lt;/strong>专家示范&lt;/strong>里学会「看见什么 → 做什么」。人（或遥操作者）完成若干次成功抓取放置；策略在观测（关节角、相机画面等）上拟合专家动作，再在仿真里闭环 rollout，用成功率检验是否真的学会了任务。&lt;/p>
&lt;p>和强化学习不同：这里&lt;strong>不依赖奖励函数&lt;/strong>，数据质量与覆盖面直接决定上限。Lab 01 把这条工业界常用的入门路径拆成三步：&lt;/p>
&lt;table>
&lt;thead>
&lt;tr>
&lt;th>阶段&lt;/th>
&lt;th>作用&lt;/th>
&lt;/tr>
&lt;/thead>
&lt;tbody>
&lt;tr>
&lt;td>&lt;strong>1. 数据抓取&lt;/strong>&lt;/td>
&lt;td>遥操作采专家轨迹 → LeRobot v3.0 数据集（状态 + 图像 + 动作）&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td>&lt;strong>2. Policy 训练&lt;/strong>&lt;/td>
&lt;td>行为克隆：最小化预测动作与示范动作的差距（ACT / SmolVLA）&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td>&lt;strong>3. Eval&lt;/strong>&lt;/td>
&lt;td>策略接管机械臂，在 MuJoCo 里闭环跑任务，统计成功/失败&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;/tbody>
&lt;/table>
&lt;pre tabindex="0">&lt;code>teleop demos → dataset → train (BC) → closed-loop eval
&lt;/code>&lt;/pre>&lt;h2 id="lab-01-一条线">Lab 01 一条线&lt;/h2>
&lt;table>
&lt;thead>
&lt;tr>
&lt;th>阶段&lt;/th>
&lt;th>做什么&lt;/th>
&lt;/tr>
&lt;/thead>
&lt;tbody>
&lt;tr>
&lt;td>&lt;strong>录制&lt;/strong>&lt;/td>
&lt;td>&lt;code>labs/lab01_pnp/record.cmd&lt;/code>（或换你的 teleop 配置）&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td>&lt;strong>训练&lt;/strong>&lt;/td>
&lt;td>&lt;code>train.cmd&lt;/code>（SmolVLA）/ &lt;code>train_act.cmd&lt;/code>（ACT）&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td>&lt;strong>评估&lt;/strong>&lt;/td>
&lt;td>统一 &lt;code>eval.cmd&lt;/code> + lab 内 YAML（全范围 / demo / 固定位姿）&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td>&lt;strong>Hub&lt;/strong>&lt;/td>
&lt;td>数据集 + ACT / SmolVLA 参考权重（可改成自己的 HF 账号）&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;/tbody>
&lt;/table>
&lt;p>旋钮集中在 &lt;code>_env.sh&lt;/code>，用 &lt;code>LAB01_*&lt;/code> 覆盖；详细约定见仓库 &lt;a href="https://github.com/rocPAI-Forge/so101-simstudio/blob/main/labs/README.md">labs/README.md&lt;/a>。&lt;/p></description></item><item><title>SO-101 SimStudio：在 AMD ROCm 上打开机器人物理 AI 之门</title><link>https://rocpai-forge.github.io/zh/posts/so101-simstudio/</link><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://rocpai-forge.github.io/zh/posts/so101-simstudio/</guid><description>&lt;p>&lt;video src="https://rocpai-forge.github.io/media/so101-simstudio/hero-intro_web.mp4" poster="/media/so101-simstudio/hero-intro.jpg" autoplay loop muted playsinline style="width:100%;max-width:100%;border-radius:.6rem;display:block;margin:0 auto;">&lt;/video>&lt;p style="text-align:center;color:#888;font-size:.8rem;margin:.25rem 0 0;">SO-101 SimStudio 项目介绍 / Project intro&lt;/p>&lt;/p>
&lt;blockquote>
&lt;p>📖 本文为&lt;strong>精简版&lt;/strong>（~3 分钟）。想深入完整工程细节（设计决策、算法 / reward、诊断、复现命令），请移步 &lt;a href="https://github.com/rocPAI-Forge/tech-blog-pub/blob/main/PhysicalAI/so101-simstudio/README-details.md">&lt;strong>技术详解版 →&lt;/strong>&lt;/a>&lt;/p>&lt;/blockquote>
&lt;h2 id="为什么做这个项目">为什么做这个项目&lt;/h2>
&lt;p>我和很多朋友一样，是从 &lt;strong>SO-101&lt;/strong> 和 &lt;a href="https://github.com/huggingface/lerobot">&lt;strong>LeRobot&lt;/strong>&lt;/a> 开始物理 AI 和机器人之旅的——这是一套非常好的入门路径：开源硬件、社区活跃、数据集格式清晰，让你很快能「动起来」。&lt;/p>
&lt;p>同时我也是 &lt;strong>AMD ROCm&lt;/strong> 开发者。仿真对机器人物理 AI 开发同样关键：在真机昂贵、试错成本高的阶段，MuJoCo 这样的物理引擎让你能在 sim 里练遥操作、录示范、验证 pipeline。但 LeRobot 生态里，&lt;strong>面向 ROCm 平台、开箱即用的 SO-101 仿真采集工具&lt;/strong>还不多。&lt;/p>
&lt;p>&lt;a href="https://github.com/alexhegit/so101-simstudio">&lt;strong>SO-101 SimStudio&lt;/strong>&lt;/a> 把这几块技术整合在一起：SO-101 机械臂、MuJoCo 物理仿真、LeRobot v3.0 数据集格式，以及 &lt;strong>ROCm-first&lt;/strong> 的环境与文档。目标是让物理 AI 开发者能在 &lt;strong>AMD ROCm&lt;/strong> 环境下，从仿真开始学习机器人物理 AI——&lt;strong>只需要一台 AMD Ryzen AI 笔记本或 mini PC&lt;/strong>，就能打开这扇门。&lt;/p>
&lt;blockquote>
&lt;p>项目会持续迭代（真机 follower、行为克隆训练等已在 &lt;a href="https://github.com/alexhegit/so101-simstudio/blob/main/ROADMAP.md">ROADMAP&lt;/a>）。本文介绍 &lt;strong>首个稳定 release（v0.1.2）&lt;/strong> 的定位与能力。&lt;/p>&lt;/blockquote>
&lt;h2 id="v012-能做什么">v0.1.2 能做什么&lt;/h2>
&lt;table>
&lt;thead>
&lt;tr>
&lt;th>能力&lt;/th>
&lt;th>说明&lt;/th>
&lt;/tr>
&lt;/thead>
&lt;tbody>
&lt;tr>
&lt;td>&lt;strong>三种遥操作&lt;/strong>&lt;/td>
&lt;td>键盘（速度控制）、Joy-Con（柱坐标 reach/swing）、Leader 臂（Feetech STS3215 位置映射）&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td>&lt;strong>双录制 GUI&lt;/strong>&lt;/td>
&lt;td>&lt;code>--view_mode mujoco&lt;/code>（GLFW 3D，低延迟）或 &lt;code>rerun&lt;/code>（多相机流，Wayland 友好）&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td>&lt;strong>LeRobot v3.0&lt;/strong>&lt;/td>
&lt;td>录制、回放、校验、Rerun 可视化；&lt;strong>不改 LeRobot 上游&lt;/strong>，通过插件注册接入&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td>&lt;strong>MuJoCo 仿真&lt;/strong>&lt;/td>
&lt;td>SO-101 6-DOF 臂 + &lt;code>simple_pick&lt;/code> 桌面抓取场景 + 三路相机&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td>&lt;strong>ROCm 环境&lt;/strong>&lt;/td>
&lt;td>&lt;code>make rocm-sync&lt;/code> 一键装依赖；Ubuntu 24.04 + ROCm 7.2.x 为当前支持矩阵&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;/tbody>
&lt;/table>
&lt;h2 id="三种遥操作demo-实拍">三种遥操作（Demo 实拍）&lt;/h2>
&lt;p>v0.1.2 支持三种 teleop，同一套 LeRobot v3.0 录制 pipeline。以下片段来自项目 demo 视频（&lt;code>SO101-SimStudio-Demo01.mp4&lt;/code>）：&lt;/p></description></item></channel></rss>