LeRobot SO-100开源机械臂搭建指南：130美元复刻AI手臂

130美元能做什么机械臂

Hugging Face搞了个开源项目叫LeRobot，核心思想是把机械臂的成本从几万美元打到130美元。它的硬件方案叫SO-100，一个5自由度桌面机械臂加一个夹爪，全部零件用家用FDM 3D打印机就能做出来。舵机用Feetech STS3215串行总线舵机，6颗一组，价格几十块一颗。

更关键的是软件部分。LeRobot提供了一套完整的Python框架，从舵机校准、遥操作、数据采集到模仿学习策略训练，一条龙打通。你只需要录50次抓取动作的数据，它就能训练出ACT策略让机械臂自动完成抓取任务。

硬件搭建步骤

先说硬件。你需要一台能打印PLA+或PETG的FDM打印机（Bambu Lab A1、Prusa、Ender 3都行），6颗STS3215舵机，一些M3螺丝和轴承，以及一块USB转串 control board。SO-100的STL文件在GitHub上全部公开，打印参数建议：壁厚至少4层（1.6mm），填充25-35% Gyroid图案。

打印完之后，组装顺序是先装底座和肩部，再装大臂、小臂、腕部和夹爪。每装一个关节就把舵机线接好，注意线缆走向不要和运动干涉。舵机ID需要逐个设置，LeRobot提供了configure_motor.py脚本来完成这一步。

软件配置与校准

安装LeRobot很简单，pip install lerobot就行。装好后先跑find_motors_bus_port.py找到舵机串口号，然后做校准。校准过程是：先把每个关节用手搬到中间位置按回车，再把每个关节从最小值搬到最大值再按回车。结果会保存到JSON文件。

如果你买了两套（一套做leader，一套做follower），校准完之后可以跑teleoperate命令做遥操作。leader臂怎么动，follower臂就怎么动，关节对关节地镜像。这个功能用于采集训练数据。

数据采集与训练

训练数据通过record命令采集。建议第一个任务做"抓取方块放进碗里"，录50次。每次录的时候动作要一致、流畅，从同一位置开始。录完之后用train命令跑ACT策略训练，2000个epoch大概2-4小时。训练完成后就能让机械臂自己抓东西了。

LeRobot支持SO-100、SO-101、Koch v1.1、ALOHA、OpenArm等多种机械臂方案。如果你预算够，可以直接买Seeed Studio出的SO-ARM101 Pro预组装套件，到手就能用，省去打印和组装的时间。

入门建议

想玩LeRobot的朋友，建议从SO-100单臂开始。先学会组装、校准和遥操作，再上双臂做更复杂的任务。软件环境用Ubuntu 22.04或24.04，Python 3.10+，有NVIDIA GPU更好（训练需要）。没有GPU也能录数据，只是训练策略时比较慢。

这个项目的意义在于，它把"具身智能"从一个高大上的概念变成了一个周末就能动手的项目。130美元的门槛，加上完整的教程和开源代码，让每个对机器人感兴趣的人都能上手试试。