phosphobot 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

Phosphobot 是一个开源项目，旨在提供一个社区驱动的平台，用户可以利用该平台训练和使用 VLA（视觉语言动作模型）来控制真实的机器人。项目支持多种机器人型号，并且可以在 macOS、Linux 和 Windows 系统上运行。它为机器人控制、数据集记录、模型训练等提供了完整的解决方案。

项目的核心功能

• 机器人控制：支持键盘、领导臂、Meta Quest 头盔或通过 API 控制机器人。
• 数据集记录：可以远程操作机器人记录数据集，数据集以 LeRobot 数据集格式存储。
• 模型训练：提供直接在 web 应用中训练模型的功能，也支持在本地机器上使用自己的方法进行微调。
• 模型应用：训练好的模型可以部署回机器人，实现自动控制。

项目使用了哪些框架或库？

Phosphobot 项目主要使用了以下框架和库：

• Python：用于后端服务、数据处理和模型训练。
• TypeScript：用于前端界面开发。
• Node.js：作为服务器运行环境。
• WebSocket：用于实时通信。
• 其他：包括 CSS、Shell 脚本、Makefile 等，用于项目的构建和配置。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录如下：

• .github/：包含项目的 GitHub 工作流程。
• docs/：存放项目文档。
• examples/：示例代码和项目，展示如何使用 Phosphobot。
• phosphobot/：核心代码目录，包括前端和后端的实现。
• scripts/：脚本目录，包含项目构建和部署的脚本。
• tutorials/：教程目录，提供项目使用和开发的指导。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

• 支持更多机器人型号：目前项目支持 SO-100、SO-101 等型号，可以添加对新机器人的支持。
• 增加新的 AI 模型：可以集成更多的视觉语言动作模型，提升机器人控制能力。
• 扩展控制接口：增加新的控制方式，例如语音控制、手势控制等。
• 优化数据集收集：改进数据集的收集和预处理流程，提高模型训练的质量。
• 开发更多示例项目：提供更多实际应用场景的示例，帮助用户快速上手。
• 社区文档和教程：完善文档和教程，降低项目使用的门槛。

通过上述方向，开发者和研究人员可以基于 Phosphobot 项目进行扩展和二次开发，实现更多创新性的机器人应用。