أجيليكس بايبر
مناول سطح الطاولة صغير الحجم مع التحكم في ناقل CAN، وPython SDK، وتكامل ROS2، والتشغيل عن بعد لـ Meta Quest 3 VR. على استعداد للتعلم التقليد وجمع البيانات.
رحلة الإعداد الخاصة بك
اتبع هذه الخطوات للانتقال من فتح العلبة إلى أول حلقة تم بثها عن بعد باستخدام AgileX Piper.
يمكن إعداد الحافلة والمضيف
قم بتوصيل محول USB إلى CAN، وأظهر الملف can0 الواجهة بسرعة 1 ميجابت في الثانية
قم بتثبيت Piper_sdk
التثبيت من PyPI أو المصدر، والتحقق من الاستيراد، وتشغيل البرنامج النصي للاتصال والتمكين أولاً
الحركة الأولى
تمكين جميع المفاصل، وإرسال أمر الموضع المشترك، وقراءة التعليقات في حلقة
التكامل مع ROS2/MoveIt
قم بتشغيل Piper_ros، ونشر موضوعات ROS، وتشغيل تخطيط MoveIt في RViz
كويست 3 VR عن بعد
قم بإعداد جسر Unity UDP، ودفق وضع اليد إلى PiperController، وتسجيل الحلقات
جمع البيانات
تسجيل العروض التوضيحية التي يتم تشغيلها عن بعد، وتصدير مجموعات بيانات تنسيق RLDS/LeRobot
نظرة سريعة على الأجهزة
التشغيل عن بعد للواقع الافتراضي
تحكم في Piper في الوقت الفعلي باستخدام سماعة الرأس Meta Quest 3. وضع اليد لتدفقات البيانات عبر UDP من Unity إلى خادم Python الذي يحرك الذراع عبر Piper_sdk.
نماذج الذكاء الاصطناعي المتوافقة
إن AgileX Piper مناسب تمامًا للتعلم بالتقليد. تعمل أطر السياسة هذه مع البيانات التي تم جمعها عبر Piper_sdk أو Piper_ros.
ACT
Action Chunking Transformer — الأفضل لمهام الانتقاء والمكان. يعمل بشكل جيد مع بيانات الفضاء المشتركة 6-DOF الخاصة بـ Piper.
عرض النموذج →سياسة الانتشار
الأفضل للتلاعب باتصالات غنية. يُنشئ مسارات سلسة عبر غلاف مساحة العمل المدمج الخاص بـ Piper.
عرض النموذج →OpenVLA
المهام مكيفة اللغة. يجمع بين فهم لغة الرؤية والتنبؤ بعمل الروبوت عبر موضوعات Piper_ros.
عرض النموذج →الأدلة والمستندات الفنية
أدلة تفصيلية تغطي كل طبقة من حزمة AgileX Piper - بدءًا من إعداد ناقل CAN وحتى التشغيل عن بعد بتقنية الواقع الافتراضي.