Software-Setup

Booster SDK-Installation

Das Booster SDK wird verteilt als booster_robotics_sdk_python auf PyPI. Es stellt Python-Bindungen für die Netzwerksteuerungsschnittstelle des K1 bereit.

Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung (empfohlen)

python3 -m venv ~/.venvs/booster-k1
source ~/.venvs/booster-k1/bin/activate

Installieren Sie das SDK

pip install booster_robotics_sdk_python

Überprüfen Sie die Installation

python3 -c "import booster_robotics_sdk; print('SDK ready')"

Netzwerkkonfiguration

Der K1 kommuniziert über kabelgebundenes Ethernet. Konfigurieren Sie die Netzwerkschnittstelle Ihres Host-PCs, bevor Sie eine Verbindung herstellen:

# Set your PC's Ethernet interface to 192.168.10.10
sudo ip addr add 192.168.10.10/24 dev eth0
sudo ip link set eth0 up

# Verify connectivity to the K1
ping 192.168.10.102

ROS2 Ganzkörper-Steuerungsschnittstelle

Der K1 wird standardmäßig mit einem ROS2-Brückenknoten geliefert, der alle Verbindungen freilegt ros2_control Hardware-Schnittstelle. Dies ermöglicht die Integration mit MoveIt2, Trajektorienplanern und benutzerdefinierten Controllern.

Installieren Sie ROS2 Humble

sudo apt update && sudo apt install software-properties-common curl -y
sudo curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.asc | \
  sudo apt-key add -
sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros2/ubuntu jammy main" \
  > /etc/apt/sources.list.d/ros2.list'
sudo apt update
sudo apt install ros-humble-desktop ros-humble-ros2-control \
  ros-humble-ros2-controllers ros-humble-joint-state-publisher-gui -y

Klonen und erstellen Sie das K1 ROS2-Paket

mkdir -p ~/k1_ws/src && cd ~/k1_ws/src
git clone https://github.com/BoosterRobotics/booster_ros2.git
cd ~/k1_ws
source /opt/ros/humble/setup.bash
colcon build --symlink-install

Starten Sie die K1-Brücke

source ~/k1_ws/install/setup.bash
ros2 launch booster_ros2 k1_bringup.launch.py \
  robot_ip:=192.168.10.102

Gemeinsame Staaten prüfen

# List all available topics
ros2 topic list

# Stream joint states (22 joints at 500 Hz)
ros2 topic echo /joint_states

Gemeinsame Staaten lesen und befehligen

Das Python SDK bietet direkten Zugriff auf alle 22 Gelenke. Beginnen Sie immer im DAMP-Modus, bevor Sie eine Bewegung befehlen.

Gemeinsame Zustände verbinden und lesen

from booster_robotics_sdk import BoosterRobot, RobotMode

# Connect to the robot
robot = BoosterRobot(ip="192.168.10.102")
robot.connect()

# Enter DAMP mode (safe, low impedance)
robot.set_mode(RobotMode.DAMP)

# Read full joint state
state = robot.get_state()
print(f"Mode: {state.mode}")
print(f"Joint positions (rad): {state.joint_positions}")
print(f"Joint velocities (rad/s): {state.joint_velocities}")
print(f"Joint torques (Nm): {state.joint_torques}")
print(f"IMU euler (deg): {state.imu_euler}")

robot.disconnect()

Positionen der Befehlsarmgelenke (CUSTOM-Modus)

Der CUSTOM-Modus ermöglicht die direkte Steuerung des Arms auf Gelenkebene. Erfordert eine Hebevorrichtung – der Roboter darf nicht sein eigenes Gewicht tragen. Siehe die Sicherheitsseite.

from booster_robotics_sdk import BoosterRobot, RobotMode, ArmCommand
import numpy as np

robot = BoosterRobot(ip="192.168.10.102")
robot.connect()

# Transition: DAMP -> PREP -> CUSTOM
robot.set_mode(RobotMode.DAMP)
robot.set_mode(RobotMode.PREP)
import time; time.sleep(3)  # Wait for PREP stabilization
robot.set_mode(RobotMode.CUSTOM)

# Command right arm to a target configuration (7 DOF)
# Joints: shoulder_pitch, shoulder_roll, shoulder_yaw,
#         elbow_pitch, wrist_pitch, wrist_roll, wrist_yaw
target = [0.0, -0.3, 0.0, 0.8, 0.0, 0.0, 0.0]
cmd = ArmCommand(side="right", joint_positions=target, kp=60, kd=2)
robot.send_arm_command(cmd)

robot.disconnect()

Kontrolle der Kopfhaltung

from booster_robotics_sdk import BoosterRobot, HeadCommand

robot = BoosterRobot(ip="192.168.10.102")
robot.connect()
robot.set_mode(RobotMode.PREP)

# Head: yaw in [-90, 90] deg, pitch in [-40, 30] deg
cmd = HeadCommand(yaw_deg=15.0, pitch_deg=-10.0)
robot.send_head_command(cmd)

robot.disconnect()

Grundlagen der Fortbewegungs-API

Der Fortbewegungscontroller des K1 verwaltet das Gleichgewicht und den Gang autonom. Sie befehlen Geschwindigkeitsziele; Der Onboard-Controller kümmert sich um die Stabilität. Halten Sie immer einen Spotter bereit.

Modusübergangssequenz

from booster_robotics_sdk import BoosterRobot, RobotMode, LocomotionCommand
import time

robot = BoosterRobot(ip="192.168.10.102")
robot.connect()

# Step 1: Enter DAMP (zero torque, safe to handle)
robot.set_mode(RobotMode.DAMP)
time.sleep(1)

# Step 2: Enter PREP (stand up to PREP posture)
robot.set_mode(RobotMode.PREP)
time.sleep(5)  # Wait for full PREP stabilization — do not skip

# Step 3: Enter WALK
robot.set_mode(RobotMode.WALK)
time.sleep(2)

Befehlsfortbewegung (Geschwindigkeitsmodus)

# Walk forward at 0.3 m/s
cmd = LocomotionCommand(
    vx=0.3,    # forward/back (m/s), range: [-0.5, 0.5]
    vy=0.0,    # lateral (m/s),      range: [-0.3, 0.3]
    vyaw=0.0   # rotation (rad/s),   range: [-1.0, 1.0]
)
robot.send_locomotion_command(cmd)
time.sleep(2)

# Stop
robot.send_locomotion_command(LocomotionCommand(vx=0, vy=0, vyaw=0))
time.sleep(1)

# Return to PREP then DAMP
robot.set_mode(RobotMode.PREP)
time.sleep(3)
robot.set_mode(RobotMode.DAMP)
robot.disconnect()

Not-Aus in der Software

# Call from any thread — immediately enters DAMP mode
robot.emergency_stop()

Bevorzugen Sie für Notfälle immer den Hardware-Notausschalter. Der Software-Notstopp dient nur als Backup.

Humanoide Simulation von MuJoCo

Das K1 URDF-Modell ist im SDK enthalten. Verwenden Sie MuJoCo, um Fortbewegungs- und Manipulationsrichtlinien vor der Hardwarebereitstellung zu entwickeln und zu testen.

Installieren Sie MuJoCo

pip install mujoco

Klonen Sie die K1-Fitnessumgebung

git clone https://github.com/BoosterRobotics/booster_gym.git
cd booster_gym
pip install -e .

Führen Sie die Gehsimulation aus

python examples/walk_sim.py --render

Isaac Sim (Fortgeschritten)

NVIDIA Isaac Sim bietet GPU-beschleunigte Parallelsimulation für groß angelegte Richtlinienschulungen. Das K1 URDF wird sauber in Isaac Sim 4.x importiert. Erfordert eine NVIDIA-GPU (16 GB VRAM empfohlen) und eine Isaac-Sim-Lizenz. Siehe die Artikel zum Humanoidenvergleich für Simulationsbenchmarks.

Die drei wichtigsten Probleme beim Humanoid-Setup

# 1. Verify your PC's interface is on the correct subnet
ip addr show eth0
# Should show 192.168.10.10/24

# 2. Set it if not configured
sudo ip addr flush dev eth0
sudo ip addr add 192.168.10.10/24 dev eth0
sudo ip link set eth0 up

# 3. Ping the robot
ping -c 4 192.168.10.102

# 4. If ping fails, verify the K1 is fully booted
# The K1 takes ~60 seconds to boot. Look for the LED sequence
# to complete before attempting connection.

# Always wait at least 5 seconds in PREP before WALK
robot.set_mode(RobotMode.PREP)
time.sleep(5)  # Do not reduce this

# Verify PREP is fully active before proceeding
state = robot.get_state()
assert state.mode == RobotMode.PREP, "PREP not confirmed"

# Have your spotter positioned with the e-stop
robot.set_mode(RobotMode.WALK)

# 1. Install missing ros2_control packages
sudo apt install ros-humble-ros2-control \
  ros-humble-ros2-controllers -y

# 2. Rebuild the workspace
cd ~/k1_ws && colcon build --symlink-install

# 3. Source both ROS2 and your workspace
source /opt/ros/humble/setup.bash
source ~/k1_ws/install/setup.bash

# 4. Verify robot_ip matches actual K1 IP
ros2 launch booster_ros2 k1_bringup.launch.py \
  robot_ip:=192.168.10.102

# 5. Check the K1 is connected and responding
ping 192.168.10.102

Stecken Sie immer noch fest? Beitrag im SVRC-Forum mit Ihrer Ubuntu-Version, genauer Fehlermeldung und SDK-Version (pip show booster_robotics_sdk_python).