Namizni odjemalec in CLI

Kaj počne namizna aplikacija

Kokpit v brskalniku je zgrajen za daljinsko upravljanje robotov, ki živijo na platformi. Namizni odjemalec pokriva drugo polovico postopka: vas, robotsko roko na vaši mizi in dataset, ki ga želite posneti sami. Poveže se z roko prek USB, zazna priklopljene kamere in vas vodi skozi snemanje epizoda za epizodo.

Zaznavanje je samodejno. Priklopite SO-100 in aplikacija najde serijska vrata ter popiše servomotorje; priklopljene spletne kamere se prikažejo v predogledu, tako da lahko preverite kader, preden karkoli posnamete. Ni konfiguracijske datoteke, ki bi jo bilo treba napisati, in ni gonilnika, ki bi ga bilo treba iskati.

Vse, kar posnamete, se najprej zapiše na lokalni disk. Nič ne zapusti vašega računalnika, dokler izrecno ne naložite podatkov, kar je pomembno, če vaše epizode vsebujejo stvari, ki jih še niste pripravljeni deliti, ali če snemate na mestu brez zanesljive povezave.

Prenos in namestitev

Aplikacija je na voljo za macOS, Windows in Linux na /download. Namestite jo, se prijavite z računom platforme in priklopite roko. Če hkrati seznanjate robota s platformo, tudi tukaj unovčite kodo za seznanjanje iz čarovnika.

Vodeni postopek snemanja

Snemanje dobrih podatkov za imitation learning je predvsem vprašanje discipline, aplikacija pa to disciplino uveljavlja namesto vas. Vsaka epizoda poteka skozi istih pet postaj.

1. 1
   Opišite nalogo

   En jasen stavek, vsakič oblikovan enako za isto nalogo. Z jezikom pogojeni policyji upoštevajo prav ta niz, zato je "dvigni rdečo kocko in jo odloži v skledo" boljše od "test 4".

2. 2
   Ponastavite prizor

   Roko premaknite v začetni položaj in postavite predmete. Predogled kamere je tu, da kader potrdite pred snemanjem, ne po njem.

3. 3
   Snemajte

   Roko teleoperirajte skozi nalogo z odločnimi, gladkimi gibi. Ustavite se takoj, ko je naloga opravljena, namesto da bi brez razloga ostali v kadru.

4. 4
   Preglejte

   Preden epizodo obdržite, si jo predvajajte nazaj. Zavrnitev slabe epizode stane nekaj sekund; učenje na njej stane ure.

5. 5
   Naložite

   Ko ste zadovoljni, naložite paket. Epizode se prikažejo v vašem pregledovalniku datasetov na platformi, ob vsem, kar je bilo posneto prek oddaljenih sej.

Lokalni podatki in izvoz LeRobot

Epizode se shranjujejo in izvažajo v obliki LeRobot, izmenjevalni obliki, ki jo sprejema večina odprtokodnega ekosistema za robotsko učenje. Dataset, posnet z namiznim odjemalcem, lahko gre neposredno v učenje za ACT, Diffusion Policy, SmolVLA ali fine-tune GR00T.

CLI

CLI se namesti samostojno, brez namizne aplikacije, zato je prava izbira za naprave brez grafičnega vmesnika in za skripte. Na macOS in Linux:

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

Na Windows, v PowerShell:

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

CLI se avtenticira z API ključem. Ustvarite ga pod /dashboard/settings; ključi nosijo predpono ayr_live_ in jih velja obravnavati kot gesla, zato jih hranite v spremenljivkah okolja lupine ali upravitelju skrivnosti, ne pa v skriptah, ki jih objavite.

MCP: lokalni in gostovani

Če delate s pomočnikom ali urejevalnikom, ki podpira MCP, je platforma dosegljiva prek Model Context Protocol na dva načina. Lokalni strežnik teče na vašem računalniku in se zažene z enim ukazom:

ay-robots mcp

Gostovani strežnik je dosegljiv na https://www.ay-robots.com/api/mcp in govori Streamable HTTP. Ne zahteva lokalne namestitve: svojega odjemalca MCP usmerite na ta URL in se avtenticirajte z API ključem ayr_live_ iz /dashboard/settings, da lahko delate s podatki svojega računa.

Pogosta vprašanja