第一个 VLA 项目 · 递糖果 | 机器人技术学习笔记

这是两小时快速入门的第 4 步，目标分配 85 分钟。前三步已完成接线检查、开机和简单遥操作；现在使用案例发布的 pi05 权重，部署并验证一次模型驱动的糖果递送。无需先采集数据、标注或训练模型。

两小时从机器人已安装、已接线的状态开始。推理软件环境安装、权重获取、部署配置与验证都属于本步骤；尚未完成的这些工作不能从计时中隐去。当前时间是路线设计目标，尚未真机计时。

开始前确认

已按双臂首次遥操作完成基础跟随、夹爪操作，并用 L1 + X 正常回位到空闲状态，保持供电以继续部署。
使用支持上层开发模式的 EDU 版本。案例按双臂场景编写；移动双臂必须核对相机、姿态与场景配置，不把底盘移动加入首个案例。双足／双轮足没有对应案例资料，不能直接套用。
准备符合案例部署最低配置的推理电脑、可用网络、糖果及场景。按案例 §3.1 核对桌面高度、机器人距离、道具与相机视角。使用公开权重时尽量复现案例场景。
确认正常回位与急停方式。客户端启动会让机械臂运动；确认运动空间和初始姿态后才启动客户端。

执行案例 §7.1.1 的环境配置步骤，安装 tron2_openpi、tron2_env 及相应依赖。使用同一台已配置的电脑时按原文跳过重复安装；从未配置过则在本步骤完成。

检查结果： 按原文的导入验证命令，能输出当前 tron2_env 安装路径。此处只配置推理所需环境，不运行第 6 章训练命令。

按案例 §7.1.2获取公开的 pi05_tron2_candy 权重，再按§7.1.3配置 configs/deploy/candy_server.yaml 和 candy_client.yaml。

逐项核对：

checkpoint_dir 指向实际下载完成的权重目录。原文示例同时出现进入 checkpoints 与 --local-dir ./checkpoints，执行后须核对真实路径，不能直接照抄占位路径。
policy.config、repo_id 与所选权重和公开示例匹配，不保留 TASK_CONFIG_NAME、DATASET_REPO_ID 等占位符。
任务提示使用案例中的 Hand out the candy。
机器人 IP、Bridge 地址、相机数据来源与当前机器匹配。原文支持 Bridge 和 Legacy 两种方式；按已接线配置使用，不把临时改线混入已安装交付路线。

检查结果： 权重文件已就绪，配置中的地址、路径与设备对应，推理环境能够读取机器人观测。下载受阻或配置未完成时，记录该卡点，不勾选“VLA 项目完成”。

按案例 §7.1 的部署前注意事项检查初始姿态：机器人处于 L1 + X 回位后的双臂自然竖直贴靠机身两侧状态，再切换到 High-Level Dev（上层开发者模式）。保持案例要求的桌面、光照、头部角度与相机视角。

在推理电脑上，分别用两个终端按案例 §7.1.5启动：

# 终端 1：策略服务
cd tron2_openpi
uv run scripts/serve_policy.py --profile configs/deploy/candy_server.yaml

# 终端 2：机器人客户端
cd tron2_openpi
uv run examples/tron2/pi_client_rtc.py --profile configs/deploy/candy_client.yaml

检查结果： 策略服务与客户端运行，机器人按案例进入推理姿态。只启动服务、只打印日志或只运行仿真，都还不是本路线的完成标准。

按照案例 §7.1.5，在相机视野内以手心向上的姿态触发推理，观察机器人是否由模型驱动完成抓取和递送。按案例环境要求操作，并保持对机器人动作的观察；异常时使用已学习的停止方式。

验证结束后停止推理客户端。原文明确 client.max_steps: null 时需手动停止；确认客户端不再下发动作，再按开关机流程正常回位、安全关机。

只有实际任务验证成功，才算完成两小时快速入门。 如果案例没有完成，将错误、配置、设备版本与耗时记入记录，按网络／权重／相机／机器人状态分别排查；不要把“软件已启动”替代任务成功。

自定义数据采集、标注、训练与微调属于后续学习，详见完整递糖果工作流。当前四步时间分配及推理电脑、固件、Bridge 和公开权重的组合适配仍需真机验证；没有在本次文档修改中执行机器人控制或模型部署。