قبل أن تبدأ: ما تحتاجه

ماذا ستبني

بحلول نهاية هذا المسار سيكون لديك عمل سياسة الاختيار والمكان تشغيل مباشر على OpenArm الخاص بك. ستقوم بتشغيل الذراع عن بعد لجمع 50 عرضًا توضيحيًا، وتدريب سياسة تعلم تقليد ACT على تلك العروض التوضيحية، ونشرها. سوف يكمل الذراع المهمة بشكل مستقل، دون الحاجة إلى تدخل بشري.

هذا ليس مثال لعبة. إنه نفس سير العمل الذي تستخدمه مختبرات الأبحاث التي تجمع بيانات تعلم الروبوت على نطاق واسع. وبمجرد الانتهاء من ذلك مرة واحدة، يمكنك تطبيقه على أي مهمة.

قائمة مراجعة الأجهزة

قبل البدء بالوحدة 1، تأكد من أن كل العناصر الموجودة أدناه في متناول يدك.

• الذراع المفتوحة 101 - ذراع الروبوت 6-DOF. اطلب هنا إذا لم تكن قد فعلت ذلك بالفعل. السماح بـ 3-5 أيام عمل للتسليم.
• كابل USB-C إلى USB-A - للاتصال الأولي بجهاز الكمبيوتر الخاص بك. من السهل إدارة الكابل القصير (0.5-1 م).
• مزود الطاقة - متضمنة في الصندوق. التحقق من وصولها سليمة. يتطلب الذراع 24 فولت تيار مستمر.
• مسح مساحة العمل - سطح مستو مقاس 60 سم × 60 سم على الأقل. يصل مدى الذراع إلى 50 سم تقريبًا. قم بإزالة أي شيء هش في متناول اليد.
• خيار التركيب - جبل المشبك أو لوحة الترباس. لا ينبغي أن يكون الذراع قائما بذاته أثناء العملية. كلا الخيارين يأتي في المربع.
• جهاز التشغيل عن بعد - إما OpenArm احتياطي كذراع قيادي (مستحسن) أو وحدة تحكم VR. التفاصيل في الوحدة 3.

لا الأجهزة المادية؟ يمكنك إكمال معظم هذا المسار في المحاكاة. انظر دليل إعداد المحاكاة قبل الوحدة 1

قائمة مراجعة البرامج

هذه هي متطلبات البرمجيات. قم بتأكيد كل عنصر قبل المضي قدمًا.

• أوبونتو 22.04 أو 24.04 - مطلوب لـ ROS 2 وSocketCAN. يعمل جهاز افتراضي؛ يعد التمهيد المزدوج أفضل للأداء في الوقت الفعلي. نظامي التشغيل macOS وWindows غير مدعومين لتشغيل الأجهزة.
• بايثون 3.10 أو أعلى - يجري python3 --version للتحقق. التثبيت عبر sudo apt install python3.10 إذا لزم الأمر.
• النقطة و venv - يجري pip3 --version. التثبيت عبر sudo apt install python3-pip python3-venv.
• بوابة - يجري git --version. التثبيت عبر sudo apt install git.
• ~15 جيجابايت مساحة حرة على القرص — لـ ROS 2 وSDK وLeRobot ومجموعة البيانات الخاصة بك. يمكن أن تنمو مجموعات بيانات التدريب بشكل كبير.
• GPU (اختياري لكن موصى به للوحدة 5) - تعمل وحدة معالجة الرسومات NVIDIA المزودة بذاكرة VRAM سعة 8 جيجابايت+ على تسريع تدريب ACT من 3 ساعات تقريبًا إلى 45 دقيقة تقريبًا. التدريب على وحدة المعالجة المركزية ممكن ولكنه بطيء. تمت تغطية خيارات وحدة معالجة الرسومات السحابية في الوحدة 5.

تقديرات الوقت

وهذه تقديرات واقعية وليست متفائلة. عامل في وقت استكشاف الأخطاء وإصلاحها.

لا تحتاج إلى إكمال المسار في جلسة واحدة. يجب تنفيذ الوحدات من 1 إلى 4 خلال جلستين على الأكثر (يكون إعداد الأجهزة أسهل عندما تستأنف من حيث توقفت). يمكن تشغيل تدريب الوحدة 5 دون مراقبة — ابدأه قبل النوم.

كيفية الحصول على المساعدة

لن تكون وحيدا. إذا واجهتك مشكلة، استخدم هذه الموارد بالترتيب التالي:

1. تحقق من فحص الانتهاء في الجزء السفلي من أي وحدة تتواجد فيها — غالبًا ما يخبرك بالضبط بما يجب أن تبحث عنه.
2. اقرأ قسم استكشاف الأخطاء وإصلاحها في الوحدة 2 والوحدة 3 - تغطي 80% من مشكلات الاتصال والتشغيل عن بعد.
3. مشاركة في موضوع منتدى OpenArm — قم بتضمين إصدار Ubuntu الخاص بك، ورسالة الخطأ المحددة، والوحدة التي تستخدمها.
4. انضم إلى SVRC ضد في #openarm-path — استجابة أسرع خلال ساعات النهار بتوقيت المحيط الهادئ.

من فضلك لا تنتقل إلى الوحدة التالية أثناء الحظر. المسار متسلسل حسب التصميم، والبقاء عالقًا في الوحدة 2 يعني عادةً أن الوحدة 1 ليست مكتملة بالكامل.