关于系列

这个系列会记录我基于 LeRobot 框架, 在 Mac M3 笔记本上部署 SO-ARM101 六轴机械臂，从零到一搭建这套系统的全过程, 包括环境配置、硬件调试、遥操作、数据采集、云端训练( 在云服务器上完成模仿学习模型的训练与推理 ) 和模型部署等环节。过程中遇到的每一次排查、每一段有效代码，我都会在这里如实记录。

写作目的一是自我沉淀，二是希望能给同样在 Mac 上尝试机器人学习的开发者提供一份可参考的实操笔记。我会持续更新，欢迎关注交流。

面向读者

• 想在 Mac 上部署 LeRobot 的开发者
• 对具身智能 / 模仿学习感兴趣的工程师和学生
• 正在或准备调试 SO-ARM 系列机械臂的玩家

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第 1 篇：环境搭建

Mac M3 上部署 LeRobot 的第一步：Miniconda、虚拟环境与 Feetech 驱动

第2 篇：硬件连接与舵机标定

让机械臂“认识”自己：串口通信调试与舵机 ID 设置

第 3 篇：机械臂校准

主从臂对齐：让领导者与跟随者同步

校准的目的是为了让主从臂的关节角度值对齐, 以消除舵机零位差异。通过记录每个关节的运动范围，能确保从臂能准确跟随主臂动作，这是后续遥操作和数据采集的基础。

1)软硬件状态确认

校准要求舵机处于未上电的自由转动状态，因此先确认硬件连接无误且软件环境就绪，避免在舵机锁死或串口不通的情况下强行操作导致设备损坏或校准失败。

a.硬件检查

借助拓展坞，将主从臂的 USB 串口接入 Mac（仅有的 Type-C 接口）

图1: 硬件连接

b.记录主从臂各自串口路径

输出以下命令检查串口设备,确认出现类似tty.wchusbserialxxx的设备, 则说明主臂从臂均被正确识别 ( 例如这里我的主臂为 /dev/tty.wchuusbserial5C4C1245661 , 从臂为 /dev/tty.wchuusbserial5C821094991 )

图2: 检查串口

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2)主从臂校准

确认串口路径后，在终端激活虚拟环境并进入 lerobot 工程目录：

conda activate lerobot
cd ~/Desktop/lerobot

a. 从臂校准

将机器⼈所有关节都移动到机械臂初始位置(如下所示), 然后执行从臂校准命令 :

图3: 机械臂初始位置

lerobot-calibrate --robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/tty.wchusbserial5C821094991 --robot.id=my_awesome_follower_arm

程序启动后，终端会提示是否使用已有校准文件,如果没有校准过，按下Enter即可进⼊校准，校准过需要重新校准的，需要输⼊c，再按Enter，才能进⾏重新校准。

随后终端会按顺序列出需要校准的6个关节名称, 依次对每个关节手动掰到物理行程的极限位置（正反方向均需走到尽头）。程序记录该关节的运动范围后自动推进到下一个，重复此操作直至六个关节全部完成,松手后按Enter确认:

gripper→wrist_roll→wrist_flex→elbow_flex→shoulder_lift→shoulder_pan

注意:

掰动抓夹gripper舵机关节走到尽头时不要过分用力,速度也不要过快, 否则后续容易导致抓夹舵机使用过程中检测到过载.

b.主臂校准

从臂校准完成后，保持虚拟环境激活状态，执行主臂校准命令：

lerobot-calibrate --teleop.type=so101_leader --teleop.port=/dev/tty.wchuusbserial5C4C1245661 --teleop.id=my_awesome_leader_arm

同样输入c开始新校准，按照终端提示的顺序，将主臂的六个关节依次掰到极限位置并逐个确认。操作流程与从臂完全一致。两个机械臂均校准完成后，校准数据会自动保存至本地，供后续遥操作和录制任务调用。

补充:

命令中的串口路径为示例设备号，实际使用时需替换为当前 Mac 识别出的具体串口。此外, 若遇到串口权限报错，可先执行sudo chmod 666 /dev/tty.wchuusbserial*解决。

总结

本篇完成了主从臂的物理校准, 核心目标是让两个机械臂的关节角度值对齐，消除舵机零位差异和安装误差。操作上，主臂和从臂分别通过lerobot-calibrate命令执行校准，按终端提示依次将六个关节掰到极限位置并确认即可。校准后数据保存至本地，供后续遥操作调用。

校准完成后，下一篇将正式启动遥操作测试，通过lerobot的teleoperate 模块让主臂控制从臂同步运动。同时还会介绍摄像头的部署与调试，实现带视觉反馈的遥操作可视化。

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第 4 篇：遥操作测试

第一次让主臂控制从臂：遥操作可视化与联动验证

第 5 篇：数据采集

录制演示数据：给机械臂做示范

第 6 篇：云端训练

把数据传到云服务器，用 RTX 3090 训练 ACT 策略

第 7 篇：推理测试

模型部署到真实机械臂：端到端模仿学习效果验证

第 8 篇：总结与展望

整套流程回顾与后续优化方向