शौकिया और ओपन सोर्सआज चलता है
SO-100 / SO-ARM100
TheRobotStudio / LeRobot (Hugging Face)
5 DoF + ग्रिपर
हमारा रेफ़रेंस आर्म। कम लागत, ओपन सोर्स, लीडर और फ़ॉलोअर की जोड़ी के रूप में रिकॉर्ड किया जाता है।
चित्र: TheRobotStudio · Apache-2.0 · संपादित
रोबोट आर्म के लिए रिमोट रोबोट टेलीऑपरेशन, लोकल डेटा रिकॉर्डिंग, क्लाउड इन्फ़रेंस, ट्रेनिंग, सिम्युलेटर और मार्केटप्लेस
टेलीऑपरेशन क्लाइंट
लोकल डेटा रिकॉर्डिंग,अपने आर्म के साथ।
डेस्कटॉप ऐप और CLI तुम्हारे आर्म और कैमरों को अपने आप पहचान लेते हैं और रिकॉर्डिंग, समीक्षा और अपलोड में तुम्हारा मार्गदर्शन करते हैं - सीधे LeRobot फ़ॉर्मैट में। कस्टम टास्क, कैमरा सेटअप और आर्म कॉन्फ़िगरेशन शामिल हैं।
- macOS, Windows, Linux के लिए
- €0
- दो कैमरे और जोड़ों का डेटा
- 30fps
- फ़ॉर्मैट, ट्रेनिंग के लिए तैयार
- LeRobot
- Python की ज़रूरी लाइनें
- 0
उद्योग नेताओं द्वारा विश्वसनीय
दुनिया भर में रोबोटिक्स अनुसंधान और विकास को शक्ति प्रदान करना
Hugging Faceमैनुअल कंट्रोल
आर्म खुद गाइड करो और साथ में रिकॉर्ड करो
कैमरा फ़ीड, लेटेंसी और ग्रिपर एक विंडो में। कीबोर्ड, स्लाइडर, या लीडर-फ़ॉलोअर मोड से चलाओ जहाँ दूसरा आर्म तुम्हारी गति दोहराता है। हर मूव सीधे dataset में जा सकता है।
मैनुअल कंट्रोलसैंपल डेटा
camera_25लेटेंसीक्वालिटी73%LIVEग्रिड
camera_25डबल-क्लिक ज़ूम · खींचो तो पैन1×
लीडर-फ़ॉलोअर मोड
लीडर रोबोट को हाथ से हिलाओ, फ़ॉलोअर उसकी हरकतों की नकल करेगा।
Leader
Follower
Recording
Dataset
+ New
रिकॉर्डिंग चल रही है Leader → Followerarm
primary camera_17wrist camera_25camera_18camera_20camera_24
- एक साथ पाँच कैमरे तक, एक कलाई पर
- रिकॉर्डिंग उसी व्यू से शुरू और बंद
- लेटेंसी और इमेज क्वालिटी हमेशा नज़र में
क्लाउड रोबोटिक्स इनफेरेंस
Policy क्लाउड GPU पर चलती है, आर्म तुम्हारे डेस्क पर हिलता है
मॉडल चुनो, सादी भाषा में निर्देश लिखो, शुरू करो। गणना रोबोट पर लोकल या किराए की GPU पर चलती है, और जॉइंट टारगेट वापस स्ट्रीम होते हैं।
अनुमानE-STOPसैंपल डेटा
AI पायलट - स्वायत्त कंट्रोल
मॉडल चुनो, फिर ट्रेन की policy (या बेस मॉडल), और सादी भाषा में निर्देश डालो। मॉडल जॉइंट टारगेट गणना करके रोबोट को स्ट्रीम करता है जब तक तुम पायलट न रोको।
कॉन्फ़िगरेशन
मॉडल
पॉलिसी7 ट्रेन की हुई पॉलिसी
निर्देश
कम्प्यूट टारगेट
आर्म
ग्रिपर टेस्ट करो
होम पोज़िशन
सेव हो गई (11.08.2026)
जाओपोज़ सेव करोसेट करो
Denoising स्टेप (सिर्फ GR00T, 1-8, खाली = auto)auto
GPU पहले से तैयार हो रही है - 0 s से
- GR00T N1.7 और N1.5, Pi0.5, SmolVLA, ACT और Cosmos 3
- तुम्हारी अपनी policy या बिना finetuning बेस मॉडल
- जॉइंट एंगल, लेटेंसी और प्रेडिक्शन लाइव नज़र में
ट्रेनिंग
तुम्हारे एपिसोड से तुम्हारी अपनी policy बनती है
रिकॉर्ड किए datasets चुनो, मॉडल और हाइपरपैरामीटर सेट करो, रन शुरू करो। GPU घंटे के हिसाब से किराए पर है और तैयार checkpoint वापस वर्कस्पेस में आता है, तुम्हारे आर्म के लिए तैयार।
ट्रेनिंगCloud (Vast.ai)सैंपल डेटा
मॉडल चुनो
चुनो कि किस VLA मॉडल आर्किटेक्चर को ट्रेन करना है
डेटासेट चुनो
ट्रेन करने के लिए एक या अधिक datasets चुनो
ट्रेनिंग कॉन्फ़िग⌄
Policy नाम *
बैच साइज़
लर्निंग रेट
अधिकतम स्टेप
20000
रनतैयार
स्टेप
0 / 20,000
Loss
-
- पाँच आर्किटेक्चर, हर एक समझदार डिफ़ॉल्ट के साथ
- AY-Robots, Hugging Face या लोकल डिस्क के datasets
- ट्रेन होते समय स्टेप, loss और रनटाइम दिखते हैं
रिमोट ऑपरेटरों से अपने रोबोट आर्म चलवाओ और उनकी निगरानी करवाओ
तुम्हारा सेटअप तुम्हारी ट्रेन की हुई पॉलिसी के साथ चलता रहता है। आर्म अटक जाए तो रिमोट ऑपरेटर लाइव व्यू में यह देखता है, कमान संभालता है, आर्म को उसकी शुरुआती स्थिति में वापस ले जाता है और नियंत्रण फिर पॉलिसी को सौंप देता है।
- 1पॉलिसी चल रही है तुम्हारी ट्रेन की हुई पॉलिसी टास्क को अपने आप पूरा करती चलती है।
- 2आर्म अटका ऑपरेटर को लाइव व्यू में दिखता है कि आर्म अटक गया है।
- 3ऑपरेटर कमान संभालता है “कंट्रोल लो” पर एक क्लिक पॉलिसी को रोक देता है।
- 4वापस शुरुआती स्थिति में जोड़ दर जोड़, ऑपरेटर कीबोर्ड से आर्म को वापस उसकी शुरुआती स्थिति में ले आता है।
- 5वापस पॉलिसी के हाथ में पॉलिसी सुधारी हुई स्थिति से आगे बढ़ती है। दखल गिन लिया जाता है।
चरण 1 / 5पॉलिसी चल रही है
तुम्हारी ट्रेन की हुई पॉलिसी टास्क को अपने आप पूरा करती चलती है।
ऑपरेटर व्यू का एनिमेटेड मॉक-अप, असली रिकॉर्डिंग के ऊपर, जिसे चरण 4 में उल्टा चलाया जाता है। लाइव सत्र में ऑपरेटर को तुम्हारी कैमरा स्ट्रीम दिखती है।
तुम्हारा सेटअप चलता रहता है
आर्म, कैमरे और पॉलिसी अपनी जगह रहते हैं। तुम रन शुरू करते हो और रोबोट को ऑपरेटरों के लिए खोल देते हो।
इंसान सिर्फ़ ज़रूरत पर
ऑपरेटर तभी दखल देता है जब पॉलिसी अटक जाए, और तुरंत बाद नियंत्रण लौटा देता है। इमरजेंसी स्टॉप हमेशा पहुँच में रहता है।
भुगतान घंटे के हिसाब से
रोबोट खोलते समय तुम अधिकतम घंटे की दर तय करते हो। सिर्फ़ उतने मिनट का बिल बनता है जितनी देर सत्र सचमुच चला।
मानचित्र लोड हो रहा है...
AY-Robots क्यों चुनें?
टेलीऑपरेशन, डेटा और पॉलिसी एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर।
कम लेटेंसी
कमांड आर्म तक जाते हैं, वीडियो वापस आता है। ऊपर का नक्शा अनुमान लगाता है कि हर देश-जोड़ी के लिए इसमें कितना समय लगता है।
कई देशों में ऑपरेटर
कहाँ कितने पंजीकृत हैं, यह ऊपर का नक्शा हमारे डेटाबेस से लाइव दिखाता है।
एक इंसान आगे आता है
अगर पॉलिसी अटक जाए, तो ऑपरेटर कीबोर्ड से कंट्रोल ले लेता है और फिर पॉलिसी को लौटा देता है।
LeRobot फ़ॉर्मैट में ट्रेनिंग डेटा
अपने मॉडल के लिए डेमोन्स्ट्रेशन इकट्ठा करो। हर रिकॉर्डिंग LeRobot डेटासेट के रूप में तुम्हारे वर्कस्पेस में पहुँचती है।
नियंत्रित एक्सेस
ऑपरेटर तुम्हारे आर्म तक सिर्फ़ अपने सेशन के दौरान और सिर्फ़ अनुमत कमांड की सूची के ज़रिए पहुँचते हैं।
शेड्यूलिंग और भुगतान
ऑपरेटर समन्वय, भुगतान और शेड्यूलिंग हम संभालते हैं। तुम अपने रोबोट पर ध्यान दो।
यह कैसे काम करता है
तीन सरल चरणों में आरंभ करें
01
अपना रोबोट चुनें
हमारे समर्थित रोबोट आर्म में से चुनें या अपने हार्डवेयर के लिए समर्थन का अनुरोध करें।
02
हमारा सॉफ़्टवेयर डाउनलोड करें
हमारे हल्के क्लाइंट को अपने रोबोट नियंत्रक पर स्थापित करें।
03
ऑपरेटिंग शुरू करें
हमारे ऑपरेटर नेटवर्क से कनेक्ट करें और डेटा एकत्र करना शुरू करें।
ट्रेनिंग डेटा पाने के तीन तरीके
खुद रिकॉर्ड करो, रिकॉर्ड करवाओ, या खरीदो
Policy उतनी ही अच्छी होती है जितने एपिसोड उसके पीछे हों। खुद हाथों से इकट्ठा कर सकते हो, दुनिया भर के ऑपरेटर को अपने सेटअप पर इकट्ठा करने के लिए भुगतान कर सकते हो, या मार्केटप्लेस से तैयार dataset खरीद सकते हो।
खुद रिकॉर्ड करो
आर्म को डेस्कटॉप क्लाइंट से जोड़ो, रिकॉर्ड दबाओ, और एपिसोड LeRobot फ़ॉर्मैट में तुम्हारी मशीन पर आ जाते हैं। कोई Python नहीं, कोई सेटअप वीकेंड नहीं।
डेस्कटॉप क्लाइंट लोऑपरेटर किराए पर लो
50+ देशों के कुशल ऑपरेटर तुम्हारे आर्म को रिमोट से कंट्रोल करके तुम्हारे बताए टास्क रिकॉर्ड करते हैं। तुम घंटे के हिसाब से और सिर्फ बुक किए सेशन के लिए भुगतान करते हो।
रेट देखोDataset खरीदो
रिकॉर्डिंग छोड़ो। रोबोट, टास्क और क्वालिटी के हिसाब से तैयार एपिसोड सेट ब्राउज़ करो और उसी दिन ट्रेनिंग शुरू करो।
मार्केटप्लेस खोलोहर रास्ता एक ही जगह खत्म होता है: तुम्हारे वर्कस्पेस में LeRobot dataset, ट्रेनिंग के लिए तैयार।
समर्थित रोबोट आर्म्स
हॉबी किट से औद्योगिक आर्म तक। हर कार्ड का लेबल बताता है कि आज AY-Robots के साथ क्या चलता है और क्या हम अनुरोध पर जोड़ते हैं।
उद्योग और रिसर्चअनुरोध पर इंटीग्रेशन
Franka Emika Panda
Franka Emika
7 DoF855 mm3 kg
टॉर्क-नियंत्रित रिसर्च आर्म, जो कई प्रकाशित मैनिपुलेशन डेटासेट में दिखता है।
चित्र: Ims · CC BY-SA 4.0 · संपादित
शौकिया और ओपन सोर्सआज चलता है
SO-101 / SO-ARM101
TheRobotStudio / LeRobot (Hugging Face)
5 DoF + ग्रिपर
SO-100 का उत्तराधिकारी, संशोधित रिस्ट के साथ। वही सर्वो, वही वर्कफ़्लो।
चित्र: TheRobotStudio · Apache-2.0
उद्योग और रिसर्चअनुरोध पर इंटीग्रेशन
KUKA LBR iiwa
KUKA
7 DoF
सात अक्षों वाला संवेदनशील हल्का रोबोट, 7 या 14 kg पेलोड के साथ उपलब्ध।
चित्र: Xavier Caré / Wikimedia Commons · CC BY-SA 4.0 · संपादित
शौकिया और ओपन सोर्सडेटा-संगत
Koch v1.1
LeRobot (Hugging Face)
5 DoF + ग्रिपर
Dynamixel सर्वो वाला ओपन-सोर्स आर्म। इसके LeRobot डेटासेट SO-100 के डेटा की तरह ट्रेन होते हैं।
चित्र: Jess Moss · Apache-2.0 · संपादित
उद्योग और रिसर्चअनुरोध पर इंटीग्रेशन
Universal Robots UR16e
Universal Robots
6 DoF900 mm16 kg
UR e-Series का कोलैबोरेटिव रोबोट, भारी पेलोड के लिए।
चित्र: Auledas · CC BY-SA 4.0 · संपादित
शौकिया और ओपन सोर्सअनुरोध पर इंटीग्रेशन
OpenArm
Enactic (Open Source)
7 DoF + ग्रिपर633 mm
सात अक्षों वाला ओपन-सोर्स ह्यूमनॉइड आर्म, आमतौर पर दो आर्म की जोड़ी के रूप में बनाया जाता है।
चित्र: Enactic · Apache-2.0 · संपादित
उद्योग और रिसर्चअनुरोध पर इंटीग्रेशन
FANUC LR Mate 200iD
FANUC
6 DoF717 mm7 kg
छोटे पुर्ज़ों की हैंडलिंग के लिए कॉम्पैक्ट छह-अक्ष औद्योगिक रोबोट।
चित्र: BorbaZal · CC BY-SA 4.0 · संपादित
शौकिया और ओपन सोर्सअनुरोध पर इंटीग्रेशन
Dobot Magician
Dobot
4 DoF320 mm0.5 kg
क्लासरूम और मेकर लैब के लिए डेस्कटॉप आर्म।
चित्र: Giacomo Alessandroni · CC BY-SA 4.0 · संपादित
उद्योग और रिसर्चअनुरोध पर इंटीग्रेशन
ABB YuMi (IRB 14000)
ABB
2 × 7 DoF559 mm0.5 kg
छोटे पुर्ज़ों की असेंबली के लिए दो-आर्म वाला कोलैबोरेटिव रोबोट।
चित्र: Stilfehler · CC BY-SA 4.0 · संपादित
शौकिया और ओपन सोर्सअनुरोध पर इंटीग्रेशन
MeArm
Phenoptix / Mime Industries
हॉबी सर्वो वाली लेज़र-कट ऐक्रेलिक किट, पहले रोबोट आर्म के रूप में एक क्लासिक।
चित्र: Phenoptix · CC BY-SA 3.0
डेस्कटॉप ऐप और CLI
तुम्हारा आर्म। तुम्हारी मशीन। तुम्हारा डेटा।
AY-Robots क्लाइंट इंस्टॉल करो और SO-100 या किसी सपोर्टेड आर्म से imitation learning datasets रिकॉर्ड करो। कोई Python नहीं, कोई टर्मिनल नहीं, कोई सेटअप वीकेंड नहीं।
- आर्म और कैमरे अपने आप पहचानता है
- गाइडेड रिकॉर्डिंग: टास्क, रीसेट, रिकॉर्ड, रिव्यू, अपलोड
- सीधे LeRobot dataset फ़ॉर्मैट में एक्सपोर्ट
- डेटा लोकल रहता है जब तक तुम अपलोड न चुनो
टर्मिनल पसंद है? CLI एक कमांड से इंस्टॉल हो जाता है।
अभी कोई CLI बिल्ड जारी नहीं हुआ है, इसलिए इंस्टॉल कमांड यहाँ नहीं दिखाया गया: वह सिर्फ़ “no release published yet” कहकर रुक जाता। पहला बिल्ड आते ही वह दिखने लगेगा। क्या प्रकाशित है, यह डाउनलोड पेज पर दिखता है।
CLI MCP सर्वर के रूप में भी चलता है, ताकि Claude Code और दूसरे एजेंट सीधे तुम्हारा आर्म चला सकें। MCP इंटीग्रेशन
ब्राउज़र में सिमुलेशन
SO-100 को यहीं चलाओ
WASD बेस हिलाता है, Q/E और R/F जोड़ चलाते हैं, स्पेस ग्रिपर बंद करता है। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई अकाउंट नहीं, असली आर्म जैसी कीनेमैटिक्स।
मैनुअल कंट्रोल - SO-100 सिमुलेशनसैंपल डेटा
camera_frontFPS--SIM
Keyboard
Hover the scene, then WASD drives base and shoulder, Q/E the elbow, R/F the wrist, T/G rolls it and space closes the gripper. The keys light up as you press them - or hold them here with the mouse.
Recording
Every move in the sim can be stored as an episode, exactly like on the real arm.
Dataset
+ New
रिकॉर्डिंग चल रही है SO-100 (Sim)
camera_frontcamera_topcamera_sidecamera_gripper
0 episodes recorded
हम जो समस्याएं हल करते हैं
MCP इंटीग्रेशन
तुम्हारा AI एजेंट आर्म चलाता है
CLI MCP सर्वर के रूप में भी चलता है: Claude, ChatGPT, Grok और MCP-सक्षम कोई भी IDE एक होस्टेड एंडपॉइंट से जुड़ सकते हैं - डेटासेट खोजो, रिकॉर्डिंग शुरू करो, आर्म चलाओ और बग सीधे हमें भेजो। कुछ इंस्टॉल नहीं करना, सार्वजनिक टूल बिना कुंजी के।
Hugging Face MCP Server के साथ मिलकर काम करता है: हमारे डेटासेट Hub पर हैं - एजेंट आधिकारिक HF टूल से उन्हें सीधे ढूँढकर लोड कर सकते हैं।
अपने क्लाइंट का सेटअप कॉपी करोClaudedrive_arm()
GPTChatGPTstart_recording()
Cursor / Grokexport_lerobot()
GitHub Copilotreport_bug()
AY-RobotsMCP सर्वर
SO-100 - तुम्हारा आर्म
हाथ स्थिर हैं? रिमोट डेटा कलेक्टर बनो।
दूसरी टीमों के रोबोट दूर से चलाओ और साथ-साथ ट्रेनिंग डेटा इकट्ठा करो - घंटे के हिसाब से भुगतान, अपनी मर्ज़ी के समय पर, सब कुछ ब्राउज़र में। अपना रोबोट होना ज़रूरी नहीं, न ट्रेनिंग, न इन्फ़रेंस।
अपने रोबोट संचालन को बढ़ाने के लिए तैयार हैं?
टेलीऑपरेशन और डेटा संग्रह के लिए AY-Robots का उपयोग करने वाली सैकड़ों कंपनियों से जुड़ें।
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