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LeRobotは、PyTorchを基盤としたモデル、データセット、およびツールを提供することで、実世界のロボティクスへの参入障壁を低くすることを目的とした包括的なオープンソースライブラリです。このライブラリは、SO-100のような低コストアームからUnitree G1やReachy2のようなヒューマノイドまで、多様なロボットプラットフォームを制御するための統一されたインターフェースとして機能します。LeRobotはハードウェアの抽象化を重視しており、開発者は標準化された`Robot`クラスインターフェースを通じて、特定のハードウェアの詳細から制御ロジックを分離することができます。 LeRobotの核心的な機能の一つは、LeRobotDataset形式によるロボティクスにおけるデータ断片化の解決です。この標準化された形式は、視覚データ用の同期されたMP4ビデオ（または画像）と、状態およびアクションデータ用のParquetファイルを組み合わせます。この形式はHugging Face Hubと深く統合されており、大規模なロボットデータセットの効率的な保存、ストリーミング、および視覚化が可能です。ユーザーはシンプルなPython APIを使用して、データセットの読み込み、エピソードの操作、およびデータソースの結合を簡単に行うことができます。 LeRobotは、模倣学習、強化学習、および視覚-言語-行動（VLA）モデルをカバーする幅広い最先端のポリシーを実装しています。サポートされている注目すべきモデルには、ACT、Diffusion Policy、Pi0、GR00T N1.5、およびSmolVLAが含まれます。また、VLA-JEPAのような新興のワールドモデルや、SARMやRobometerのような報酬モデルもサポートしています。これらのポリシーのトレーニングは、スクリプト構成を通じて合理化されており、ユーザーはポリシータイプとデータセットリポジトリを指定するシンプルなコマンドライン引数でトレーニングジョブを起動できます。 推論と評価は、シミュレーション環境と実際のハードウェアの両方で動作する統一されたスクリプトを通じてサポートされています。LeRobotは、LIBEROやMetaWorldのような標準的なベンチマークと統合されており、ユーザーが独自のシミュレーション環境をEnvHub経由で実装し、配布するためのツールも提供しています。このプロジェクトは、広範なドキュメント、Discordを介したコミュニティサポート、およびカスタムハードウェアとポリシーの統合のためのリソースを備えたオープンソースエコシステムを促進しています。