SO-101 コマンド覚書

so101

Last updated at 2026-01-21Posted at 2026-01-07

a.ローカル(mac)でSO-101を動作させる

a-1.Motors Busの検出とUSBポート番号の確認

コマンド

$ lerobot-find-port

結果

['/dev/ttyw4', '/dev/ttyw5', '/dev/ttyw6', '/dev/ttyw7', '/dev/ttyw8', '/dev/ttyw9', '/dev/ttywa', '/dev/ttywb', '/dev/ttywc', '/dev/ttywd', '/dev/ttywe', '/dev/ttywf', '/dev/tty.debug-console', '/dev/tty.Bluetooth-Incoming-Port', '/dev/ttys000', '/dev/ttys001', '/dev/ttys002', '/dev/ttys003', '/dev/tty.usbmodem5AB90676501', '/dev/tty.usbmodem5AB90669021']

> '/dev/tty.usbmodem5AB90676501' leader
> '/dev/tty.usbmodem5AB90669021' follow

a-2.リーダーのモーター初期化、設定

コマンド

$ lerobot-setup-motors --teleop.type=so101_leader --teleop.port=/dev/tty.usbmodem5AB90676501

結果。番号が表示される順番にモーターを接続してエンターを押す。
（組み立て順とは異なって、グリッパー側の６番から番号が割り振られることに注意）

% lerobot-setup-motors --teleop.type=so101_leader --teleop.port=/dev/tty.usbmodem5AB90676501
Connect the controller board to the 'gripper' motor only and press enter.
'gripper' motor id set to 6
Connect the controller board to the 'wrist_roll' motor only and press enter.
'wrist_roll' motor id set to 5
Connect the controller board to the 'wrist_flex' motor only and press enter.
'wrist_flex' motor id set to 4
Connect the controller board to the 'elbow_flex' motor only and press enter.
'elbow_flex' motor id set to 3
Connect the controller board to the 'shoulder_lift' motor only and press enter.
'shoulder_lift' motor id set to 2
Connect the controller board to the 'shoulder_pan' motor only and press enter.
'shoulder_pan' motor id set to 1

a-3.フォロワーのモーター初期化、設定

コマンド

$ lerobot-setup-motors --robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/tty.usbmodem5AB90669021

% lerobot-setup-motors --robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/tty.usbmodem5AB90669021
Connect the controller board to the 'gripper' motor only and press enter.
'gripper' motor id set to 6
Connect the controller board to the 'wrist_roll' motor only and press enter.
'wrist_roll' motor id set to 5
Connect the controller board to the 'wrist_flex' motor only and press enter.
'wrist_flex' motor id set to 4
Connect the controller board to the 'elbow_flex' motor only and press enter.
'elbow_flex' motor id set to 3
Connect the controller board to the 'shoulder_lift' motor only and press enter.
'shoulder_lift' motor id set to 2
Connect the controller board to the 'shoulder_pan' motor only and press enter.
'shoulder_pan' motor id set to 1

a-4.キャリブレーション（リーダー）

コマンド

$ lerobot-calibrate --teleop.type=so101_leader --teleop.port=/dev/tty.usbmodem5AB90676501 --teleop.id=so101_leader

結果
各モーターの可動範囲を一つずつ動かしていく。

% lerobot-calibrate --teleop.type=so101_leader --teleop.port=/dev/tty.usbmodem5AB90676501 --teleop.id=so101_leader
INFO 2025-12-19 09:31:47 calibrate.py:76 {'robot': None,
 'teleop': {'calibration_dir': None,
            'id': 'so101_leader',
            'port': '/dev/tty.usbmodem5AB90676501',
            'use_degrees': False}}
INFO 2025-12-19 09:31:48 01_leader.py:82 so101_leader SO101Leader connected.
INFO 2025-12-19 09:31:48 01_leader.py:99 
Running calibration of so101_leader SO101Leader
Move so101_leader SO101Leader to the middle of its range of motion and press ENTER....
Move all joints sequentially through their entire ranges of motion.
Recording positions. Press ENTER to stop...

-------------------------------------------
-------------------------------------------
NAME            |    MIN |    POS |    MAX
shoulder_pan    |   1177 |   2187 |   3093
shoulder_lift   |    859 |    865 |   3243
elbow_flex      |    847 |   3058 |   3063
wrist_flex      |    908 |   1890 |   3072
wrist_roll      |     67 |   1966 |   3677
gripper         |   1906 |   1922 |   3146
Calibration saved to /Users/oggata/.cache/huggingface/lerobot/calibration/teleoperators/so101_leader/so101_leader.json
INFO 2025-12-19 09:32:33 1_leader.py:156 so101_leader SO101Leader disconnected.

a-5.キャリブレーション（フォロワー）

$ lerobot-calibrate --robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/tty.usbmodem5AB90669021 --robot.id=so101_follower

% lerobot-calibrate --robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/tty.usbmodem5AB90669021 --robot.id=so101_follower
INFO 2025-12-19 09:08:15 calibrate.py:76 {'robot': {'calibration_dir': None,
           'cameras': {},
           'disable_torque_on_disconnect': True,
           'id': 'so101_follower',
           'max_relative_target': None,
           'port': '/dev/tty.usbmodem5AB90669021',
           'use_degrees': False},
 'teleop': None}
INFO 2025-12-19 09:08:15 follower.py:104 so101_follower SO101Follower connected.
INFO 2025-12-19 09:08:15 follower.py:121 
Running calibration of so101_follower SO101Follower
Move so101_follower SO101Follower to the middle of its range of motion and press ENTER....
Move all joints sequentially through their entire ranges of motion.
Recording positions. Press ENTER to stop...

-------------------------------------------
-------------------------------------------
NAME            |    MIN |    POS |    MAX
shoulder_pan    |   1127 |   2087 |   2975
shoulder_lift   |    914 |   3107 |   3107
elbow_flex      |    898 |   1249 |   2951
wrist_flex      |    944 |   1423 |   3182
wrist_roll      |   2046 |   2055 |   2057
gripper         |   2010 |   2015 |   3385
Calibration saved to /Users/oggata/.cache/huggingface/lerobot/calibration/robots/so101_follower/so101_follower.json

a-6.カメラの検出

コマンド

$ lerobot-find-cameras

a-7.テレオペレーション

コマンド

//カメラ無し
$ lerobot-teleoperate \
    --robot.type=so101_follower \
    --robot.port=/dev/tty.usbmodem5AB90669021 \
    --robot.id=so101_follower \
    --teleop.type=so101_leader \
    --teleop.port=/dev/tty.usbmodem5AB90676501 \
    --teleop.id=so101_leader
    --display_data=true


//テレオペレーション-カメラx１
$ lerobot-teleoperate \
    --robot.type=so101_follower \
    --robot.port=/dev/tty.usbmodem5AB90669021 \
    --robot.id=so101_follower \
    --teleop.type=so101_leader \
    --teleop.port=/dev/tty.usbmodem5AB90676501 \
    --teleop.id=so101_leader \
    --robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 640, height: 480, fps: 30}}" \
    --display_data=true

//テレオペレーション-カメラx２
$ lerobot-teleoperate \
    --robot.type=so101_follower \
    --robot.port=/dev/tty.usbmodem5AB90669021 \
    --robot.id=so101_follower \
    --teleop.type=so101_leader \
    --teleop.port=/dev/tty.usbmodem5AB90676501 \
    --teleop.id=so101_leader \
    --robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 640, height: 480, fps: 30},second: {type: opencv, index_or_path: 1, width: 640, height: 480, fps: 20}}" \
    --display_data=true

a-8.記録の準備

hugging faceでcredintialの作成
https://huggingface.co/settings/tokens

hugging faceでスペースの作成
https://huggingface.co/settings/tokens

コンソールでcredientialを使ってログインする

# ログイン
pip install huggingface_hub
export HUGGINGFACE_TOKEN=""
huggingface-cli login --token ${HUGGINGFACE_TOKEN} --add-to-git-credential
hf auth whoami

$ lerobot-find-port
$ lerobot-find-cameras
$ rm -rf ./record-gab-cookie-demo

a-9.記録スタート

# 1カメラ
$ lerobot-record \
    --robot.type=so101_follower \
    --robot.port=/dev/tty.usbmodem5AB90669021 \
    --robot.id=so101_follower \
    --teleop.type=so101_leader \
    --teleop.port=/dev/tty.usbmodem5AB90676501 \
    --teleop.id=so101_leader \
    --robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 640, height: 480, fps: 30}}" \
    --display_data=true \
    --dataset.repo_id=oggata/record-gab-cookie-demo \
    --dataset.root=/Volumes/so101/lerobot_datasets/record-gab-cookie-demo/ \
    --dataset.single_task="Pickup the rice crackers and put them in the basket." \
    --dataset.num_episodes=30 \
    --dataset.episode_time_s=30 \
    --dataset.reset_time_s=5 \
    --resume=true

## 2カメラ
$ lerobot-record \
    --robot.type=so101_follower \
    --robot.port=/dev/tty.usbmodem5AB90669021 \
    --robot.id=so101_follower \
    --teleop.type=so101_leader \
    --teleop.port=/dev/tty.usbmodem5AB90676501 \
    --teleop.id=so101_leader \
    --dataset.root=/Volumes/so101/lerobot_datasets/record-gab-cookie-demo/ \
    --robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 640, height: 480, fps: 30},second: {type: opencv, index_or_path: 1, width: 640, height: 480, fps: 30}}" \
    --display_data=true \
    --dataset.repo_id=oggata/record-gab-cookie-demo \
    --dataset.root=./record-gab-cookie-demo \
    --dataset.single_task="Pickup the rice crackers and put them in the basket." \
    --dataset.num_episodes=7 \
    --dataset.episode_time_s=20 \
    --dataset.reset_time_s=10 \
    --resume=true

## 外付けハードディスクに保存する
$ lerobot-record \
    --robot.type=so101_follower \
    --robot.port=/dev/tty.usbmodem5AB90669021 \
    --robot.id=so101_follower \
    --teleop.type=so101_leader \
    --teleop.port=/dev/tty.usbmodem5AB90676501 \
    --teleop.id=so101_leader \
    --robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 640, height: 480, fps: 30},second: {type: opencv, index_or_path: 1, width: 640, height: 480, fps: 30}}" \
    --display_data=true \
    --dataset.repo_id=oggata/record-gab-cookie-demo \
    ----dataset.root=/Volumes/so101/lerobot_datasets/record-gab-cookie-demo/ \
    --dataset.single_task="Pickup the rice crackers and put them in the basket." \
    --dataset.num_episodes=7 \
    --dataset.episode_time_s=20 \
    --dataset.reset_time_s=10 \
    --resume=true

b. GoogleColabでレコードデータをもとに学習を行う

b-1.準備

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

!pip install -q condacolab
import condacolab
condacolab.install()

import os
os.chdir('/content/')  # ディレクトリを移動
print(os.getcwd())

!git clone https://github.com/huggingface/lerobot.git
!conda install ffmpeg=7.1.1 -c conda-forge
!cd lerobot && pip install -q -e .

import os

# LeRobot リポジトリをクローン
!git clone https://github.com/huggingface/lerobot.git /content/lerobot

# ディレクトリ移動して確認
os.chdir('/content/lerobot')
print(os.getcwd())
!ls -la src/lerobot/scripts/

# 必要な依存関係をインストール
!pip install -e .

from google.colab import userdata
import os

# シークレットから取得(strip()で前後の空白を削除)
hf_token = userdata.get('HF_TOKEN').strip()
wandb_key = userdata.get('WANDB_API_KEY').strip()

# 環境変数に設定
os.environ['HF_TOKEN'] = hf_token
os.environ['WANDB_API_KEY'] = wandb_key

# git credential helper を設定
!git config --global credential.helper store

# 新しいコマンドでログイン
!hf auth login --token {hf_token} --add-to-git-credential

# wandb ログイン
!wandb login {wandb_key}

b-2.パスの設定

hugging faceのデータディレクトリはこのパスによって変更すること。
https://huggingface.co/datasets/oggata/record-gab-cookie-demo
ルールとして、polycyにはact_という接頭語をつけている。

os.makedirs('/root/.cache/huggingface/lerobot/oggata', exist_ok=True)
os.chdir('/root/.cache/huggingface/lerobot/oggata')
print(os.getcwd())
!git clone https://huggingface.co/datasets/oggata/record-gab-cookie-demo
exp_name = "record-gab-cookie-demo"
dir_name = "oggata"
DATASET_REPO_ID = f"{dir_name}/{exp_name}"
POLICY_REPO_ID = f"{dir_name}/act_{exp_name}"
JOB_NAME = f"act_{exp_name}"
OUTPUT_DIR = f"/content/drive/MyDrive/Colab\ Notebooks/act_{exp_name}"

b-3.実行

途中から再開する場合は、--resume=trueをコメントアウトして使う。
中身よるが、batch_sizeは8、stepsは40000前後を指定。

import os
import shutil

# 既存ディレクトリを削除
output_dir = "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/act_record-gab-cookie-demo4"
if os.path.exists(output_dir):
   # shutil.rmtree(output_dir)
    print(f"Deleted: {output_dir}")

!cd /content/lerobot/ && python src/lerobot/scripts/lerobot_train.py \
  --dataset.repo_id=$DATASET_REPO_ID \
  --policy.type=act \
  --policy.repo_id=$POLICY_REPO_ID \
  --output_dir=$OUTPUT_DIR \
  --job_name=$JOB_NAME \
  --policy.device=cuda \
  --wandb.enable=true \
  --batch_size=8  \
  --save_freq=5000  \
  --steps=40000 #\
  # --resume=true

b-4.　wandb.aiで確認する

b-4.再開

チェックポイントから再開する場合は下記のコードに習う。

import os

# 設定
OUTPUT_DIR = "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/act_record-gab-cookie-demo"
CONFIG_PATH = f"{OUTPUT_DIR}/checkpoints/010000/pretrained_model/train_config.json"

# 再開
# L4でbatch_size=8 A100でbatch_size=32程度
print(f"Resuming training from: {OUTPUT_DIR}")
!cd /content/lerobot/ && python src/lerobot/scripts/lerobot_train.py \
  --config_path="{CONFIG_PATH}" \
  --policy.device=cuda \
  --wandb.enable=true \
  --batch_size=4 \
  --save_freq=2000 \
  --steps=40000 \
  --resume=true

b-5.手動でデータをアップロードする

from lerobot.common.policies.act.modeling_act import ACTPolicy
from huggingface_hub import login

# ログイン
login(token="your_hf_token_here")

# モデルをロード
policy = ACTPolicy.from_pretrained(
    "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/act_record-gab-cookie-demo/checkpoints/040000"
)

# Hubにアップロード
policy.push_to_hub(
    repo_id="oggata/act_policy_gab_cookie",
    private=False
)

c.ローカル(mac）で学習データを元にSO-101を実行させる

c-1.アームの自動実行（学習データを利用して実行する）

$ lerobot-find-port
$ lerobot-find-cameras

$ rm -rf ./Volumes/so101/lerobot_datasets/eval_record-gab-cookie-demo/

$ lerobot-record \
    --robot.type=so101_follower \
    --robot.port=/dev/tty.usbmodem5AB90669021 \
    --robot.id=so101_follower \
    --robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 640, height: 480, fps: 30},second: {type: opencv, index_or_path: 1, width: 640, height: 480, fps: 30}}" \
    --display_data=true \
    --dataset.repo_id=oggata/eval_record-stack-blocks \
    --dataset.root=/Volumes/so101/lerobot_datasets/eval_record-stack-blocks/ \
    --dataset.single_task="StackWoodenBlocks." \
    --dataset.push_to_hub=false \
    --policy.path=/Volumes/so101/lerobot_datasets/record-stack-blocks/checkpoints/080000/pretrained_model

記録データの視聴

DecodingError(path, f"The fields {formatted_keys} are not valid for {stringify_type(cls)}")
draccus.utils.DecodingError: The fields use_peft are not valid for ACTConfig

# バックアップを作成
cp /Users/oggata/Documents/act_record-dungeons-1/checkpoints/040000/pretrained_model/config.json \
   /Users/oggata/Documents/act_record-dungeons-1/checkpoints/040000/pretrained_model/config.json.bak

# use_peftを削除
python3 << 'EOF'
import json

config_path = '/Users/oggata/Documents/act_record-dungeons-1/checkpoints/040000/pretrained_model/config.json'

with open(config_path, 'r') as f:
    config = json.load(f)

# use_peftを削除
if 'use_peft' in config:
    del config['use_peft']
    print("✓ use_peftを削除しました")

# pretrained_pathも更新（Colab用のパスなので）
if 'pretrained_path' in config and '/content/drive/' in config['pretrained_path']:
    config['pretrained_path'] = None
    print("✓ pretrained_pathをNullに設定しました")

with open(config_path, 'w') as f:
    json.dump(config, f, indent=4)

print("✓ 設定ファイルを更新しました")
EOF

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SO-101 コマンド覚書

a.ローカル(mac)でSO-101を動作させる

a-1.Motors Busの検出とUSBポート番号の確認

a-2.リーダーのモーター初期化、設定

a-3.フォロワーのモーター初期化、設定

a-4.キャリブレーション（リーダー）

a-5.キャリブレーション（フォロワー）

a-6.カメラの検出

a-7.テレオペレーション

a-8.記録の準備

a-9.記録スタート

b. GoogleColabでレコードデータをもとに学習を行う

b-1.準備

b-2.パスの設定

b-3.実行

b-4. wandb.aiで確認する

b-4.再開

b-5.手動でデータをアップロードする

c.ローカル(mac）で学習データを元にSO-101を実行させる

c-1.アームの自動実行（学習データを利用して実行する）

b-4.　wandb.aiで確認する