Aplikasi desktop dan CLI

Fungsi aplikasi desktop

Cockpit pelayar dibina untuk kawalan jauh robot yang berada pada platform. Aplikasi desktop merangkumi separuh lagi aliran kerja: anda, lengan robot di meja anda, dan set data yang anda mahu rakam sendiri. Ia menyambung kepada lengan melalui USB, mengesan kamera yang disambungkan, dan membimbing anda merakam episod demi episod.

Pengesanan berlaku secara automatik. Sambungkan SO-100 dan aplikasi menemui port bersiri serta mengira servo; webcam yang disambungkan dipaparkan dalam pratonton supaya anda boleh menyemak pembingkaian sebelum merakam apa-apa. Tiada fail konfigurasi untuk ditulis dan tiada driver untuk dicari.

Segala yang anda rakam ditulis ke cakera tempatan terlebih dahulu. Tiada apa meninggalkan komputer anda sehingga anda memuat naik secara eksplisit, yang penting jika episod anda mengandungi perkara yang belum bersedia untuk dikongsi, atau jika anda merakam di tempat tanpa sambungan yang boleh dipercayai.

Muat turun dan pasang

Aplikasi ini tersedia untuk macOS, Windows, dan Linux di /download. Pasangnya, log masuk dengan akaun platform anda, dan sambungkan lengan. Jika anda memasangkan robot dengan platform pada masa yang sama, di sinilah juga anda menebus kod pemasangan daripada wizard.

Aliran rakaman berpandu

Merakam data imitation learning yang baik kebanyakannya soal disiplin, dan aplikasi ini menguatkuasakan disiplin itu untuk anda. Setiap episod melalui lima perhentian yang sama.

1. 1
   Terangkan tugas

   Satu ayat yang jelas, disebut dengan cara yang sama setiap kali untuk tugas yang sama. Policy bersyarat bahasa memberi perhatian kepada rentetan ini, jadi "pick up the red cube and place it in the bowl" lebih baik daripada "test 4".

2. 2
   Set semula adegan

   Gerakkan lengan ke kedudukan permulaannya dan letakkan objek. Pratonton kamera ada di situ supaya anda boleh mengesahkan pembingkaian sebelum meneruskan, bukan selepasnya.

3. 3
   Rakam

   Teleoperasikan lengan melalui tugas dengan pergerakan yang disengajakan dan lancar. Berhenti sebaik sahaja tugas selesai dan bukannya berdiam dalam bingkai.

4. 4
   Semak

   Mainkan semula episod sebelum menyimpannya. Membuang episod yang buruk mengambil masa beberapa saat; melatih dengannya mengambil masa berjam-jam.

5. 5
   Muat naik

   Apabila berpuas hati, muat naik kelompok itu. Episod dipaparkan dalam pelayar set data anda pada platform, bersama apa jua yang dirakam melalui sesi jauh.

Data tempatan dan eksport LeRobot

Episod disimpan dan dieksport dalam format LeRobot, format pertukaran yang diterima oleh kebanyakan ekosistem sumber terbuka pembelajaran robot. Set data yang dirakam dengan aplikasi desktop boleh terus digunakan untuk latihan ACT, Diffusion Policy, SmolVLA, atau fine-tune GR00T.

CLI

CLI dipasang secara berasingan, tanpa aplikasi desktop, menjadikannya pilihan yang tepat untuk mesin headless dan skrip. Pada macOS dan Linux:

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

Pada Windows, dalam PowerShell:

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

CLI disahkan dengan kunci API. Cipta satu di /dashboard/settings; kunci membawa awalan ayr_live_ dan harus dilayan seperti kata laluan, jadi simpannya dalam persekitaran shell anda atau pengurus rahsia dan bukannya dalam skrip yang anda commit.

MCP: tempatan dan dihoskan

Jika anda bekerja dengan pembantu atau editor yang menyokong MCP, platform boleh dicapai melalui Model Context Protocol dalam dua cara. Pelayan tempatan berjalan pada komputer anda dan dimulakan dengan satu arahan:

ay-robots mcp

Pelayan yang dihoskan berada di https://www.ay-robots.com/api/mcp dan bertutur Streamable HTTP. Ia tidak memerlukan pemasangan tempatan: arahkan klien MCP anda ke URL tersebut dan sahkan dengan kunci API berawalan ayr_live_ daripada /dashboard/settings untuk bekerja dengan data akaun anda.

Soalan lazim