Desktopový klient a CLI

Co desktopová aplikace dělá

Prohlížečový kokpit je určený pro vzdálené ovládání robotů, které žijí na platformě. Desktopový klient pokrývá druhou polovinu workflow: vás, robotické rameno na vašem stole a dataset, který si chcete nahrát sami. Připojí se k rameni přes USB, rozpozná připojené kamery a provede vás nahráváním epizoda po epizodě.

Rozpoznávání je automatické. Zapojíte SO-100 a aplikace najde sériový port a vyčte serva; připojené webkamery se zobrazí v náhledu, takže si můžete zkontrolovat záběr ještě před nahráváním. Žádný konfigurační soubor psát nemusíte a žádný ovladač hledat taky ne.

Vše, co nahrajete, se nejdřív zapíše na lokální disk. Nic neopustí váš počítač, dokud to výslovně nenahrajete, což hraje roli, pokud epizody obsahují něco, co ještě nejste připravení sdílet, nebo pokud nahráváte někde bez spolehlivého připojení.

Stažení a instalace

Aplikace je k dispozici pro macOS, Windows a Linux na /download. Nainstalujte ji, přihlaste se svým účtem na platformě a připojte rameno. Pokud zároveň párujete robota s platformou, aplikace je také místo, kde uplatníte párovací kód z průvodce.

Vedený postup nahrávání

Nahrávat kvalitní data pro imitation learning je hlavně otázka disciplíny a aplikace za vás tuto disciplínu vynucuje. Každá epizoda projde stejnými pěti kroky.

1. 1
   Popište úkol

   Jedna jasná věta, formulovaná pokaždé stejně pro stejný úkol. Jazykově podmíněné policy tento text zohledňují, takže "zvedni červenou kostku a polož ji do misky" je lepší než "test 4".

2. 2
   Resetujte scénu

   Přesuňte rameno do výchozí polohy a rozmístěte objekty. Náhled z kamery je tu proto, abyste si potvrdili záběr ještě před spuštěním, ne až po něm.

3. 3
   Nahrávejte

   Teleoperujte rameno celým úkolem uvážlivými, plynulými pohyby. Jakmile je úkol hotový, ihned zastavte, místo abyste zůstali nečinní v záběru.

4. 4
   Zkontrolujte

   Před uložením si epizodu přehrajte. Zahodit špatnou epizodu stojí pár vteřin; trénovat na ní stojí hodiny.

5. 5
   Nahrajte

   Jakmile jste spokojení, nahrajte dávku. Epizody se objeví v prohlížeči datasetů na platformě, vedle všeho, co bylo zaznamenané přes vzdálené session.

Lokální data a export do LeRobot

Epizody se ukládají a exportují ve formátu LeRobot, výměnném formátu, který přijímá většina open-source ekosystému pro robot learning. Dataset nahraný desktopovým klientem lze rovnou použít k trénování ACT, Diffusion Policy, SmolVLA nebo fine-tunů GR00T.

CLI

CLI se instaluje samostatně, bez desktopové aplikace, což z něj dělá správnou volbu pro headless počítače a skripty. Na macOS a Linuxu:

curl -fsSL https://www.ay-robots.com/install.sh | sh

Na Windows, v PowerShellu:

irm https://www.ay-robots.com/install.ps1 | iex

CLI se autentizuje pomocí API klíče. Vytvořte ho v /dashboard/settings; klíče nesou prefix ayr_live_ a mělo by se s nimi zacházet jako s hesly, takže je uchovávejte v proměnných prostředí shellu nebo ve správci tajemství, ne ve skriptech, které commitujete.

MCP: lokálně a hostovaně

Pokud pracujete s asistentem nebo editorem podporujícím MCP, platforma je dostupná přes Model Context Protocol dvěma způsoby. Lokální server běží na vašem počítači a spouští se jediným příkazem:

ay-robots mcp

Hostovaný server běží na https://www.ay-robots.com/api/mcp a mluví Streamable HTTP. Nevyžaduje žádnou lokální instalaci: nasměrujte na tuto URL svého MCP klienta a autentizujte se API klíčem s prefixem ayr_live_ z /dashboard/settings, abyste pracovali s daty svého účtu.

Časté dotazy