Desktop kliens és CLI

Mit csinál a desktop alkalmazás

A böngészős cockpit a platformon élő robotok távoli vezérlésére készült. A desktop kliens a munkafolyamat másik felét fedi le: önt, egy asztalon lévő robotkart és egy adatkészletet, amelyet saját maga szeretne rögzíteni. USB-n keresztül csatlakozik a karhoz, felismeri a csatlakoztatott kamerákat, és epizódonként vezeti végig a rögzítésen.

A felismerés automatikus. Dugja be az SO-100-at, és az alkalmazás megtalálja a soros portot és felsorolja a szervókat; a csatlakoztatott webkamerák előnézetben jelennek meg, így a rögzítés előtt ellenőrizheti a képkivágást. Nincs konfigurációs fájl, amit meg kellene írni, és nincs meghajtó, amit fel kellene kutatni.

Minden, amit rögzít, először a helyi lemezre íródik. Semmi nem hagyja el a gépét, amíg kifejezetten fel nem tölti, ami akkor számít, ha az epizódjai olyasmit tartalmaznak, amit még nem szeretne megosztani, vagy ha megbízható kapcsolat nélküli helyen rögzít.

Letöltés és telepítés

Az alkalmazás macOS-re, Windowsra és Linuxra érhető el a /download oldalon. Telepítse, jelentkezzen be a platformfiókjával, és csatlakoztassa a kart. Ha egyszerre párosít egy robotot is a platformmal, az alkalmazásban tudja beváltani a párosítási varázsló kódját is.

A vezetett rögzítési folyamat

A jó imitation learning adat rögzítése főként fegyelem kérdése, és az alkalmazás ezt a fegyelmet önhelyett kikényszeríti. Minden epizóda ugyanazon az öt állomáson megy végig.

1. 1
   Írja le a feladatot

   Egy világos mondat, mindig ugyanúgy megfogalmazva ugyanahhoz a feladathoz. A nyelvi feltételekhez kötött policy-k erre a szövegre figyelnek, ezért a "vedd fel a piros kockát, és tedd a tálba" jobb, mint a "teszt 4".

2. 2
   Állítsa vissza a jelenetet

   Vigye a kart a kiinduló pózba, és helyezze el a tárgyakat. A kamera-előnézet arra való, hogy a rögzítés megkezdése előtt, ne utána ellenőrizze a képkivágást.

3. 3
   Rögzítsen

   Teleoperálja a kart a feladaton keresztül tudatos, sima mozdulatokkal. Amint a feladat kész, azonnal álljon meg, ahelyett hogy tétlenül maradna a képben.

4. 4
   Tekintse át

   Játssza le az epizódot, mielőtt megtartaná. Egy rossz epizód eldobása másodpercekbe kerül; ráépíteni egy tréningezést órákba.

5. 5
   Töltse fel

   Ha elégedett, töltse fel a köteget. Az epizódok megjelennek az adatkészlet-böngészőjében a platformon, minden mellett, amit távoli munkameneteken keresztül rögzítettek.

Helyi adatok és LeRobot exportálás

Az epizódok LeRobot formátumban kerülnek tárolásra és exportálásra, ez az a csereformátum, amelyet a nyílt forráskódú robot learning ökoszisztéma nagy része elfogad. A desktop klienssel rögzített adatkészlet közvetlenül felhasználható ACT, Diffusion Policy, SmolVLA vagy GR00T finomhangolások tréningezésére.

A CLI

A CLI önállóan is telepíthető, a desktop alkalmazás nélkül, ami a helyes választássá teszi headless gépekhez és szkriptekhez. macOS-en és Linuxon:

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

Windows rendszeren, PowerShellben:

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

A CLI egy API-kulccsal hitelesít. Hozzon létre egyet a /dashboard/settings alatt; a kulcsok az ayr_live_ előtagot viselik, és jelszóként kell kezelni őket, tehát a shell környezeti változóiban vagy egy titokkezelőben tárolja őket, ne olyan szkriptekben, amelyeket commitol.

MCP: helyi és hosztolt

Ha MCP-kompatibilis asszisztenssel vagy szerkesztővel dolgozik, a platform kétféleképpen érhető el a Model Context Protocolon keresztül. A helyi szerver az ön gépén fut, és egyetlen paranccsal indítható:

ay-robots mcp

A hosztolt szerver a https://www.ay-robots.com/api/mcp címen él, és Streamable HTTP-t beszél. Nem igényel helyi telepítést: irányítsa az MCP kliensét erre az URL-re, és hitelesítsen egy ayr_live_ API-kulccsal a /dashboard/settings alól, hogy a fiókja adataival dolgozhasson.

Gyakori kérdések