LeRobot Arms (SO-100/SO-101)

Home > Hardware > Arms > LeRobot Arms

Overview

LeRobot SO-100/SO-101은 HuggingFace와 TheRobotStudio가 공동 개발한 오픈소스 로봇 암이다. 약 $130의 저렴한 부품 비용과 3D 프린팅 기반 설계로, 누구나 접근 가능한 로보틱스 연구 플랫폼을 제공한다.

항목	내용
개발	HuggingFace + TheRobotStudio
라이선스	Apache 2.0
유형	저가 3D 프린트 로봇 암
DoF	6 (Base, Shoulder, Elbow, Wrist Flex, Wrist Roll, Gripper)
부품 비용	~$130 (단일 암) / ~$230 (Leader-Follower 쌍)
공개 시기	SO-100: 2024, SO-101: 2025년 5월

핵심 의의

로보틱스 연구의 민주화

LeRobot SO-100/SO-101의 가장 중요한 기여는 로보틱스 연구의 진입 장벽을 획기적으로 낮춘 것이다.

초저가 하드웨어: 기존 연구용 로봇 암이 수천~수만 달러인 반면, $130로 완성 가능
완전 오픈소스: CAD 파일, BOM, 펌웨어, 학습 프레임워크 모두 공개
3D 프린팅 기반: 산업용 제조 장비 없이 일반 FDM 프린터로 제작 가능
커뮤니티 생태계: HuggingFace Hub를 통한 데이터셋/모델 공유

이를 통해 대학 연구실, 스타트업, 개인 연구자도 VLA(Vision-Language-Action) 연구에 참여할 수 있게 되었다. 특히 SmolVLA와의 연동으로 소비자급 GPU에서도 end-to-end 로보틱스 학습이 가능해졌다.

SO-100 vs SO-101 상세 비교

항목	SO-100	SO-101
출시	2024	2025년 5월
상태	Deprecated	현재 권장 버전
배선	Joint 3에서 단선 문제 발생	개선된 배선으로 단선 방지
조립	기어 제거 작업 필요	기어 제거 불필요, 조립 간소화
Leader 암 모터	동일 기어비 사용	관절별 최적화된 기어비
가동 범위	배선으로 인한 제한	배선 개선으로 제한 해소
RL 지원	제한적	Leader가 Follower 추종 가능 (RL 개입용)
코드 호환성	-	SO-100 코드와 호환

SO-101의 주요 개선점

배선 안정성: Joint 3에서의 케이블 단선 문제 완전 해결
조립 용이성: 기어 제거 없이 바로 조립 가능
Leader 암 최적화: 자중 지지와 조작 용이성을 위한 관절별 차별화된 기어비
강화학습 지원: Leader 암이 Follower 암을 실시간 추종하여 human intervention 가능

하드웨어 스펙

출처 및 검증일: 아래 사양은 Feetech 공식 사양 및 LeRobot SO-101 문서 기준 (2025년 5월 검증). 최신 정보는 공식 문서 확인 권장.

STS3215 서보 모터 사양

항목	7.4V 버전	12V 버전
스톨 토크	16.5 kg.cm (6V) / 19.5 kg.cm (7.4V)	30 kg.cm
정격 토크	5 kg.cm	-
인코더	12-bit 자기 인코더 (0-4096)	12-bit 자기 인코더
회전 범위	360도 연속 회전, 멀티턴 지원 (±7회전)	동일
통신	TTL Serial Bus (양방향)	TTL Serial Bus
기어박스	금속 기어	금속 기어
특징	데이지체인 연결, 과전류 보호, 온도/전압/전류 피드백	동일

Leader 암 모터 구성 (SO-101)

관절	모터 ID	기어비	용도
Base (Shoulder Pan)	1	1/191	베이스 회전
Shoulder Lift	2	1/345	어깨 들어올림
Elbow Flex	3	1/191	팔꿈치 굽힘
Wrist Flex	4	1/147	손목 굽힘
Wrist Roll	5	1/147	손목 회전
Gripper	6	1/147	그리퍼 개폐

Follower 암 모터 구성

모든 6개 모터가 1/345 기어비의 STS3215 사용 (균일한 고토크 구성)

Bill of Materials (BOM)

가격 정보: 아래 가격은 SO-ARM100 GitHub BOM 및 Seeed Studio 기준 (2025년 5월 확인). 환율 및 공급 상황에 따라 변동될 수 있음.

Leader + Follower 쌍 (듀얼 암 구성)

부품	수량	미국 가격	EU 가격	비고
STS3215 서보 (7.4V, 다양한 기어비)	12	$166.68	€146.4	Leader 6개 + Follower 6개
모터 컨트롤 보드	2	$21.20	€22.8	각 암당 1개
USB-C 케이블 (2 pack)	1	$7.00	€7.00
전원 공급 장치 (5V)	2	$20.00	€31.4	Standard Edition 기준
테이블 클램프 (4pc)	1	$9.00	€9.7
스크류드라이버 세트	1	$6.00	€9.00	별 드라이버 필요
총계	-	~$230	~€226	3D 프린트 비용 별도

단일 Follower 암

부품	수량	미국 가격
STS3215 서보 (7.4V, 1/345)	6	$83.34
모터 컨트롤 보드	1	$10.60
USB-C 케이블	1	$3.50
전원 공급 장치	1	$10.00
기타 (클램프, 드라이버)	1	$15.00
총계	-	~$122

구매처

미국: PartaBot (조립 완제품 포함)
글로벌: Seeed Studio ($220 모터 키트, 3D 프린트 파츠 +$35)
기타: WowRobo, RobotShop

조립 및 제작

3D 프린팅 요구사항

항목	권장 사양
재료	PLA+ (기본), PETG 또는 나일론 (고온 환경)
노즐	0.4mm (0.2mm 레이어) 또는 0.6mm (0.4mm 레이어)
인필	15% 이상 (하중 부위는 35% 이상)
서포트	전체, 45도 이상 경사 제외
베드 크기	최소 205×250mm (Prusa) 또는 220×220mm (Ender)

권장 프린터: Prusa MINI+, Creality Ender 3, Bambu Lab 시리즈

외주 비용 참고 (EU 기준):

Follower 암 단독: ~€50
Leader + Follower 쌍: ~€105

조립 과정

모터 사전 설정: 각 모터에 고유 ID 및 baudrate 설정
Leader 암 조립: 관절 1~6 순차 조립, 모터 혼 부착
Follower 암 조립: 동일 과정, 모터 설치 순서 중요
배선 연결: 데이지체인 방식으로 모터 연결
캘리브레이션: 각 관절의 중점 및 가동 범위 설정
카메라 장착 (선택): Follower 암에 카메라 마운트

전원 공급 주의사항

에디션	Leader 암	Follower 암
Standard	5V	5V
Pro	5V	12V

주의: Leader와 Follower의 전압 혼동 시 서보 모터 손상 위험

캘리브레이션

캘리브레이션은 뉴럴 네트워크의 전이 학습을 위해 필수적이다. 한 로봇에서 학습된 정책이 다른 로봇에서 작동하려면 동일한 물리적 위치에서 동일한 값을 반환해야 한다.

# Follower 암 캘리브레이션
lerobot-calibrate \
    --robot.type=so101_follower \
    --robot.port=/dev/ttyACM0 \
    --robot.id=my_follower

# Leader 암 캘리브레이션
lerobot-calibrate \
    --teleop.type=so101_leader \
    --teleop.port=/dev/ttyACM1 \
    --teleop.id=my_leader

LeRobot 생태계

LeRobot 프레임워크

LeRobot은 HuggingFace가 개발한 PyTorch 기반 로보틱스 학습 프레임워크이다.

설치 방법 1: PyPI (권장)

# PyPI에서 설치 (Feetech SDK 포함)
pip install "lerobot[feetech]"

# CLI 명령어 사용 (기본 설정)
lerobot teleoperate --robot.type=so101
lerobot record --robot.type=so101 --repo-id=your-username/your-dataset
lerobot train --policy.type=act --dataset.repo_id=your-username/your-dataset

# 명시적 포트/카메라 지정 (여러 장치가 있거나 기본값이 작동하지 않을 때)
lerobot teleoperate --robot.type=so101 --robot.port=/dev/ttyACM0
lerobot teleoperate --robot.type=so101 \
    --robot.port=/dev/ttyACM0 \
    --robot.cameras="{'cam': {'type': 'opencv', 'index': 0}}"

참고: --robot.port는 lerobot-find-port 명령으로 확인할 수 있다. 카메라가 여러 개인 경우 --robot.cameras로 인덱스를 지정한다.

설치 방법 2: 소스 빌드 (개발/커스터마이징용)

# 소스 클론 및 설치
git clone https://github.com/huggingface/lerobot.git
cd lerobot
pip install -e ".[feetech]"

# 스크립트 직접 실행
python lerobot/scripts/control_robot.py teleoperate \
    --robot.type=so101 \
    --robot.cameras="{'cam': {'type': 'opencv', 'index': 0}}"

python lerobot/scripts/control_robot.py record \
    --robot.type=so101 \
    --repo-id=your-username/your-dataset

python lerobot/scripts/train.py \
    --policy.type=act \
    --dataset.repo_id=your-username/your-dataset

HuggingFace Hub 통합

데이터셋 공유: lerobot 태그로 487+ 커뮤니티 데이터셋 공개
모델 공유: 학습된 정책 모델 업로드/다운로드
10M+ 프레임: SmolVLA 사전학습에 활용된 다양한 환경의 데이터

지원 정책 아키텍처

ACT (Action Chunking with Transformers): 기본 Imitation Learning
Diffusion Policy: 확산 모델 기반 정책
SmolVLA: Vision-Language-Action 모델
TDMPC: Model-based RL

VLA 연구 활용

SmolVLA 연동

SmolVLA는 450M 파라미터의 경량 Vision-Language-Action 모델로, SO-100/SO-101과 최적화된 연동을 제공한다.

항목	내용
파라미터	450M
학습 데이터	10M 프레임 (487 커뮤니티 데이터셋)
하드웨어 요구	소비자급 GPU, MacBook 지원
추론 속도	비동기 추론으로 30% 향상, 2배 처리량

SO-100/SO-101에서의 성능

SmolVLA의 커뮤니티 데이터셋 사전학습은 SO-100 실물 로봇 벤치마크에서 성공률을 51.7%에서 78.3%로 향상시켰다.

출처: SmolVLA: A Vision-Language-Action Model for Affordable and Efficient Robotics (arXiv:2506.01844, 2025년 6월). 해당 수치는 task-specific training만 적용 시 51.7%, 커뮤니티 데이터셋 사전학습 추가 시 78.3%의 성공률을 보고함.

# SmolVLA 파인튜닝 예시
from lerobot.common.policies.smolvla import SmolVLAPolicy

policy = SmolVLAPolicy.from_pretrained("lerobot/smolvla_base")
# 커스텀 데이터셋으로 파인튜닝

연구 활용 사례

Imitation Learning: Leader-Follower 텔레오퍼레이션으로 데모 데이터 수집
강화학습: Leader의 Follower 추종 기능으로 human-in-the-loop RL
Sim2Real: Isaac Sim/Lab과의 연동으로 시뮬레이션 학습 후 실로봇 전이
멀티모달 학습: 카메라 + 언어 명령 + 액션의 end-to-end 학습

듀얼 암 모바일 로봇 구성

구성요소	수량	용도
SO-101 암	2	양팔 매니퓰레이션
LeKiwi 베이스	1	이동 플랫폼
Anker 300Wh 배터리	1	전원
손목 RGB 카메라	2	시각 피드백
헤드 뎁스 카메라 (2-DoF 넥)	1	환경 인식
총 비용	-	~$660

트러블슈팅

일반적인 문제

문제	해결 방법
모터 인식 안됨	전원/USB 케이블 확인, Waveshare 보드는 ‘B’ 채널 점퍼 설정
캘리브레이션 실패	각 관절을 전체 가동 범위로 천천히 이동
토크 부족	12V 전원 공급 장치로 Follower 업그레이드 (Pro 에디션)

Linux USB 권한 설정 (권장 방법)

USB 시리얼 장치 접근 권한 문제는 dialout 그룹 추가로 해결하는 것이 가장 안전하다:

# dialout 그룹에 사용자 추가 (권장, 영구적, 가장 안전)
sudo usermod -aG dialout $USER
# 변경 적용을 위해 로그아웃 후 재로그인 필요

udev 규칙 사용 (대안)

특정 장치에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우 udev 규칙을 사용할 수 있다:

# 1. USB 어댑터의 Vendor/Product ID 확인
lsusb

# 또는 실제 장치 경로로 확인 (ttyUSB0, ttyACM0 등 자신의 장치로 교체)
udevadm info -a -n /dev/ttyUSB0 | grep -E "idVendor|idProduct"
# 또는
udevadm info -a -n /dev/ttyACM0 | grep -E "idVendor|idProduct"

# 2. udev 규칙 생성 (dialout 그룹 소유, 0660 권한)
# CH340 어댑터 예시 (1a86:7523) - 자신의 어댑터 ID로 교체 필요
echo 'SUBSYSTEM=="tty", ATTRS{idVendor}=="1a86", ATTRS{idProduct}=="7523", GROUP="dialout", MODE="0660"' | \
  sudo tee /etc/udev/rules.d/99-lerobot-serial.rules

# 3. 규칙 적용
sudo udevadm control --reload-rules
sudo udevadm trigger

주의:

MODE="0666"이나 chmod 666은 장치를 모든 사용자에게 쓰기 가능하게 만들어 보안상 권장되지 않는다.

GROUP="dialout"을 사용하는 udev 규칙은 사용자가 dialout 그룹에 속해 있어야 접근 가능하다. 위의 usermod -aG dialout 명령을 먼저 실행할 것.

일반적인 USB-Serial 어댑터 ID:

CH340/CH341: 1a86:7523
CP210x: 10c4:ea60
FTDI: 0403:6001

USB 포트 찾기

lerobot-find-port
# 안내에 따라 케이블 분리/연결로 포트 식별