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LeRobot入門|Hugging Faceのロボット学習フレームワークを動かしてみる【2026年版】

2026-07-23実践

#LeRobot#HuggingFace#模倣学習#実践

LeRobotは、Hugging Faceが開発する「ロボット学習を誰でも」のためのオープンソースです。ChatGPT的な大規模AIの技術をロボットに持ち込む世界の入り口として、2026年現在いちばんおすすめできるOSS。実機がなくても遊べます

LeRobotでできること

📼

データを集める

テレオペでお手本を記録

🧠

学習する

ACT / Diffusion Policy

🦾

動かす

実機 or シミュレーション

集めたデータやモデルはHugging Face Hubで共有できて、世界中の人のデータセットも使い放題です。

インストール

# Python 3.10以降推奨。仮想環境を作ってから
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install lerobot

まずは公開データセットを覗く(実機不要)

世界中のユーザーが公開しているロボット操作のデータセットを、そのままダウンロードして可視化できます。

from lerobot.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset

# 公開データセット(ロボットアームがブロックを移動するデモ)
ds = LeRobotDataset("lerobot/pusht")
print(ds)
print("エピソード数:", ds.num_episodes)

# 1フレーム分のデータを見てみる
sample = ds[0]
print(sample.keys())  # 画像、関節角度、行動などが入っている

「カメラ画像」と「そのときの関節の動き」がペアで記録されている — これがロボット学習の教科書(データセット)の中身です。

模倣学習を回してみる

LeRobotはコマンド1つで学習を開始できます。まずは軽量なPushTタスクで:

lerobot-train \
  --dataset.repo_id=lerobot/pusht \
  --policy.type=diffusion \
  --output_dir=outputs/train/pusht_test
⚠️

GPUについて

学習にはGPUがあると快適です(Google Colabの無料枠でも可)。CPUだけでも動きますが、数時間〜かかるので「回るのを確認したら止める」くらいの気持ちで。

実機に進みたくなったら: SO-101

LeRobotコミュニティの定番アームがSO-101。6自由度で、部品代3〜5万円ほど+3Dプリントで組み立てられます。2台作れば「1台を手で動かして、もう1台に真似させる」テレオペ→模倣学習のフルコースを自宅で体験できます。

GUIで操作できるLeLabも登場していて、コマンド暗記なしでデータ収集→学習まで進めるようになりました。

まとめ

  • LeRobotは実機なし・無料でロボット学習を体験できるOSS
  • 公開データセット→模倣学習→(欲が出たら)SO-101実機、の順で深入りできる
  • データもモデルもHugging Face Hubで共有される文化。あなたの学習過程も発信のネタになります

次の一歩 🌸

シミュレーションの基礎が不安ならMuJoCo入門へ。「そもそもACTやpi-0って何がすごいの?」はVLAモデル解説でどうぞ。

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