Hugging Face、LeRobot v0.5.0でUnitree G1 humanoid対応とrobotics workflow強化

Hugging Faceは2026年3月9日、LeRobot v0.5.0を公開し、これをプロジェクト最大規模のアップデートだと説明した。今回のリリースはhardware、policy、dataset、simulation、tooling全体を広げる内容で、v0.4.0以降に200件超のmerged pull requestと50人超の新規contributorが反映された。

最大のhardware追加はfull Unitree G1 humanoid対応だ。Hugging Faceによると、この統合にはlocomotion、manipulation、teleoperation、whole-body controlが含まれ、G1はLeRobotが初めて正式に扱うhumanoid platformとなった。さらにOpenArm、OpenArm Mini、Earth Rover、OMX Robot、RobStrideとDamiaoによるCAN bus motor controller対応も追加された。

モデル面では、Pi0-FAST autoregressive vision-language-action model、より応答性の高いinferenceを実現するReal-Time Chunking、Wall-X、X-VLA、SARM、大規模VLA向けPEFT supportが加わった。Hugging Faceはこれらをsimulation trainingとreal-hardware deploymentの両方で使える構成だと説明しており、open robotics stackが両環境の間で分断されやすい課題に対応する内容になっている。

datasetとtraining throughputも改善した。Hugging Faceはstreaming video encodingによってepisode間の待ち時間をなくし、image trainingは最大10x、encodingは3x高速化したとしている。さらにsubtask annotation、image-to-video conversion、追加のdataset editing toolも導入され、大規模なrobot data collectionの前処理負荷を下げる狙いが明確だ。

もう一つの柱はEnvHubだ。開発者はsimulation environmentをローカルで個別にwiringせず、Hugging Face Hubから直接読み込めるようになる。加えてHugging FaceはNVIDIA IsaacLab-Arenaも統合し、GPU加速のmanipulation environmentをLeRobot training pipelineに接続した。

コードベースはPython 3.12+を最低要件とし、Transformers v5へ移行し、third-party policy pluginとNVIDIA Blackwell GPU向けPyTorch対応も更新した。全体として今回のリリースは、embodied AI開発をshared component、Hub-native distribution、高速data pipeline、より広いhumanoid対応を備えた一つのopen frameworkへ整理しようとする動きといえる。