建立自己的 HopeJR 機器人教學｜外骨骼與手套控制精準人形機械手臂

by Rain Chu | 9 月 14, 2025 | AI, Robot, 數據分析, 模型

建立自己的 HopeJR 機器人！

你有想要一隻能做精密手部操作的人形機器人？

HopeJR 正是這樣一款開源專案：具備人手與機械手臂，搭配外骨骼（exoskeleton）與手套控制，能實現靈巧、精確的手部動作，非常適合高階操作任務。

以下帶大家從硬體到軟體，完整建立 HopeJR 的流程教學與心得。

HopeJR 是什麼？

• HopeJR 是舉債於 LeRobot 專案下的一款開放源碼人型機械手臂與手的系統。使用者可以以手套與外骨骼裝置控制 HopeJR 的手與手臂動作。
• 它包含幾個模組化的部分：機械手、機械臂、手套（glove）、外骨骼（exoskeleton）控制器。硬體、軟體皆為開源。

建置 HopeJR 教學

以下是步驟示範，讓你從零開始組裝與操作 HopeJR。

一、環境與先決條件

• 有外骨骼與手套控制器（homunculus_glove／homunculus_arm 等）
• 有機械手與機械手臂硬體模組
• 一台能連接這些裝置的電腦，USB 接口、驅動支援
• 安裝 Python 3.10+，PyTorch 等軟體環境，以及 LeRobot 套件

二、安裝 LeRobot 套件

git clone https://github.com/huggingface/lerobot.git
cd lerobot
pip install -e ".[hopejr]"

三、設備端與通訊埠設定（Device Configuration）

1. 使用 lerobot-find-port 指令來找出每個 HopeJR 組件（手臂、手、手套、外骨骼控制器）的 USB 埠。
2. 記錄每個模組對應的 port，例如 /dev/tty.usbmodemXXXX 或 Windows 上的類似 COM 埠，用於後續校正和遙控。

四、校正（Calibration）

為了讓控制更加精確，你必須為每個組件做校正：

• 手（Hand）校正：把手指關節全部移動至可動範圍，設定最小/最大角度。
• 手套（Glove）校正：同樣地，移動手套中每根手指的所有關節，記錄該裝置讀值的最小與最大。
• 手臂（Arm）校正：肩膀、手肘、手腕的 pitch／yaw／roll 等關節都要校正動作範圍。
• 外骨骼（Exoskeleton）校正：這部分讓人手動作透過外骨骼映射到 HopeJR 的機械手臂，在校正時要移動所有關節達到最大與最小。

校正結果會保存在本地，例如 ~/.cache/huggingface/lerobot/calibration/... 的路徑內。

五、遠端操作（Teleoperation）

校正完成後，就能使用遙控命令讓你手與手臂控制 HopeJR 機械手部分動作：

lerobot-teleoperate \
  --robot.type=hope_jr_hand \
  --robot.port=<手的 USB 埠> \
  --robot.id=blue \
  --robot.side=right \
  --teleop.type=homunculus_glove \
  --teleop.port=<手套 USB 埠> \
  --teleop.id=red \
  --teleop.side=right \
  --display_data=true \
  --fps=30

對手臂同樣使用遠端操作命令，只是 robot.type 填 hope_jr_arm，teleop.type 用 homunculus_arm。

六、錄製、重放與訓練（Record／Replay／Train）

• Record：錄製你用手套／外骨骼控制手部或手臂的操作數據，配合影像或鏡頭視訊。這些資料可以用來訓練模型。
• Replay：重放之前錄製的數據，測試操作是否準確。
• Train：若你想讓你的 HopeJR 有自主行為或能在某些動作上優化，可以用 LeRobot 的訓練指令，搭配錄製的資料或模擬環境進行強化學習或 imitation learning。

HopeJR 的優勢與適用場景

延伸閱讀

官網：

https://github.com/huggingface/lerobot

說明：

https://huggingface.co/docs/lerobot/hope_jr

硬體教學：

https://huggingface.co/docs/lerobot/so101