ROS2 Einrichtungsanleitung für Roboternutzung

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation von ROS2 Humble oder Jazzy auf Ubuntu für Roboter-Lernen, Datenerfassung und Teleoperation mit OpenArm und LeRobot.

Anfänger 3045 Minuten Aktualisiert April 2026

1. Systemüberprüfung 2. Installation von ROS2 3. Erstellen von Tools 4. Arbeitsraum 5. Robotern 6. Test 7. OpenArm Config 8. LeRobot Bridge

Voraussetzungen

• Ubuntu 22.04 LTS (empfohlen) oder Ubuntu 24.04 LTS
• Mindestens 16 GB RAM (32 GB für ML-Arbeitsbelastungen empfohlen)
• 50 GB freier Festplattenraum
• NVIDIA-GPU mit 8+ GB VRAM (für ML-Aufgaben nachgelagert)
• Internetverbindung für Paket-Downloads
• Grundlegende Kenntnisse des Linux-Terminals

Was du aufstellen wirst

Am Ende dieses Tutorials haben Sie eine voll funktionsfähige ROS2-Installation mit Colcon-Build-Tools, einer Arbeitsplatzstruktur, MoveIt2 und ros2-Control für die Manipulation des Roboterarms und eine Brücke zu LeRobot für die Datenerhebung.

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Überprüfungsvorgaben

Bevor Sie etwas installieren, überprüfen Sie, ob Ihr System den Anforderungen entspricht.

Kopieren Sie die Ubuntu-Version (Bedarf 22.04 oder 24.04) lsb_release -a # Überprüfen Sie die verfügbaren RAM-Free -h # Überprüfen Sie die verfügbaren Festplattenfläche df -h / # Überprüfen Sie die NVIDIA GPU (falls zutreffend) nvidia-smi

Sie sollten Ubuntu 22.04 oder 24.04 sehen, mindestens 16 GB RAM und 50 GB + freier Festplattenplatz.

Kopysudo Ubuntu-Treiber Autoinstallieren sudo Neustart

** Tipp:** ROS2 Humble zielt auf Ubuntu 22.04 und ROS2 Jazzy zielt auf Ubuntu 24.04. Mit der entsprechenden Ubuntu-Version werden Kompatibilitätsprobleme vermieden.

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Installieren Sie ROS2 Humble (oder Jazzy)

Setzen Sie die Lokalisierung ein, fügen Sie das ROS2-Appt-Repository hinzu und installieren Sie ROS2. Diese Befehle sind für Humble auf 22.04 Ersetzen Sie T1 mit T2 und T3 mit T4, wenn Sie auf 24.04 sind.

Kopieren# Setzen Sie die Lokalzone auf UTF-8 (auffordert von ROS2) sudo apt update && sudo apt install -y locales sudo locale-gen en_US en_US.UTF-8 sudo update-local LC_ALL=en_US.UTF-8 LANG=en_US.UTF-8 export LANG=en_US.UTF-8 # Fügen Sie den ROS2 GPG-Schlüssel sudo apt install -y Software-Eigenschaften -gemeinsame sudo add-apt-repository universe sudo apt update && sudo apt install -y curl sudo curl -sSL T29 \ -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg.g.g.g. # Fügen Sie den Repository echo "debt \by-dros \r\r\r\r\r\r\r\r\r\r\r\r\r\r\r\r\r\r\r\r\r\r\r\r\

Dies dauert je nach Verbindung 515 Minuten.

Kopieren# Quelle ROS2 (zufügen zu .bashrc für die Persistenz) Quelle /opt/ros/humble/setup.bash Echo "Quelle /opt/ros/humble/setup.bash" >> ~/.bashrc

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Installieren Sie Colcon Build Tools und Rosdep

Colcon ist das Standard-Build-Tool für ROS2-Arbeitsräume. rosdep löst und installiert Paket-Abhängigkeiten automatisch.

Kopieren# Installieren Sie Colcon und Bauen Sie Essentials sudo apt Installieren -y \ python3-Colcon-Common-Extensions \ python3-rosdep \ python3-vcstool \ Bauen-Essential \ cmake \ git # Initialieren Sie rosdep (nur einmal benötigt) sudo rosdep init rosdep Update

Hinweis: Wenn T5 sagt "bereit initialisiert", ist das in Ordnung einfach T6 ausführen und weiter.

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Erstellen Sie einen ROS2-Arbeitsraum

Ein ROS2-Arbeitsraum ist ein Verzeichnis, in dem Sie Pakete klonen, erstellen und entwickeln.

Kopieren Sie# Erstellen Sie Arbeitsplatzverzeichnisse mkdir -p ~/ros2_ws/src cd ~/ros2_ws # Führen Sie einen leeren Build aus, um zu überprüfen, ob Colcon Works Colcon Source Build Install/Setup.bash # Fügen Sie Arbeitsplatz Sourcing zu .bashrc Echo "Source ~/ros2_ws/install/setup.bash" hinzu >> ~/.bashrc

Sie sollten die Ausgabe sehen wie:

Zusammenfassung: 0 Pakete fertig [0,5 Sekunden]

Das bedeutet, dass der Colcon funktioniert.

~/ros2_ws/ ──build/ # Build artifacts ── install/ # Installierte Pakete (source setup.bash) ── log/ # Build logs ── src/ # Ihre Pakete gehen hier

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Installieren Sie gemeinsame Roboterpakete

Diese Pakete werden in fast jeder Roboter-Lernpipeline verwendet Armsteuerung, Bewegungsplanung, Navigation und Sensorverarbeitung.

Kopieren# ros2-Steuerung: Hardwareabstraktion für Aktoren und Sensoren sudo apt Installieren -y ros-humble-ros2-Steuerung ros-humble-ros2-Steuerung # MoveIt2: Bewegungsplanung für Roboterarme sudo apt Installieren -y ros-humble-moveit # Nav2: Navigationsstack (für mobile Roboter) sudo apt Installieren -y ros-humble-navigation2 ros-humble-nav2-bringup # Kamera und Sensorpakete sudo apt Installieren -y \ ros-humble-real-sense2-Kamera \ ros-humble-image-transport \ ros-humble-compressed-image-transport \ ros-humble-cv-bridge # URDF und Visualisierungstools sudo apt -jo-ros-y-state-publisher-r-gui \ ros-humble-rob-publisher-ros-r-x-r-r-r-r-r-r-r-r-r-r-r-r-r-r-r-r-r

Richtlinie: Sie brauchen nicht alle diese für jedes Projekt. Nav2 ist nur für mobile Roboter, und MoveIt2 ist nur für Waffen. Installieren Sie, was Sie brauchen, aber sie verfügbar zu haben spart Zeit später.

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Prüfen Sie Ihre Installation

Überprüfen Sie, ob alles funktioniert, indem Sie die klassische Demonstration von Redner/Zuhörer ausführen.

Terminal 1 Beginnen Sie den Sprecher:

Copyros2 läuft Demo_Nodes_cpp-Speaker

Terminal 2 Starten Sie den Hörer:

Copyros2 führt Demo_Nodes_cpp-Zuhörer aus

Sie sollten sehen, wie der Redner Nachrichten veröffentlicht und der Zuhörer sie empfängt:

[INFO] [Talker]: Veröffentlichung: 'Hello World: 1' [INFO] [Talker]: Veröffentlichung: 'Hello World: 2' --- [INFO] [Listener]: Ich hörte: [Hello World: 1] [INFO] [Listener]: Ich hörte: [Hello World: 2]

Überprüfen Sie auch, ob die wichtigsten Werkzeuge funktionieren:

Kopieren Sie die Liste der aktiven Themen, die sich auf die Liste der Themen ergeben, und überprüfen Sie die ROS2-Umgebung, die sich auf die Liste der aktiven Themen ergeben, und überprüfen Sie die ROS2-Umgebung, die sich auf die Liste der aktiven Themen erstreckt.

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Konfiguration für OpenArm und Roboterarms

Wenn Sie OpenArm oder einen anderen Roboterarm verwenden, müssen Sie die URDF-Beschreibung und die Ros2-Steuerung konfigurieren.

Kopieren Sie# das OpenArm ROS2-Paket in Ihren Arbeitsplatz cd ~/ros2_ws/src git clone T31 # Installieren Sie Abhängigkeiten cd ~/ros2_ws rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y # Bauen Sie den Arbeitsplatz Colcon build --symlink-install source install/setup.bash

Starten Sie die Roboterbeschreibung und visualisieren Sie sie in RViz2:

Kopieren Sie den Roboter mit URDF-Ros2 Start-Openarm

RViz2 sollte sich öffnen, um das OpenArm-Modell zu zeigen. Sie können die Gelenke mit den Joint_state_publisher_gui-Slider bewegen, um zu überprüfen, ob der URDF korrekt ist.

Richtlinie: Für andere Roboterarme (UR5, Franka, Koch, SO-100) gilt der gleiche Workflow Klone des Herstellers ROS2-Beschreibungspakets in T8, laufen T9 und bauen.

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Verbinden Sie sich mit LeRobot für die Datenerhebung

LeRobot ist das Toolkit von Hugging Face für das Lernen von Robotern. Sie können ROS2-Themen mit LeRobot verbinden, um Teleoperationsdaten aufzunehmen.

Kopieren# Installieren Sie LeRobot (in einer Python-Virtuellen Umgebung) python3 -m venv ~/lerobot_env Quelle ~/lerobot_env/bin/activate pip Installieren Sie lerobot # Überprüfen Sie die Installation python3 -c "Import lerobot; print(lerobot.__version__) "

Prüfen Sie, ob ROS2-Themen für LeRobot sichtbar sind, indem Sie die gemeinsamen Zustände überprüfen:

Kopieren Sie in einem Terminal: Laufen Sie den Roboter ros2 Start openarm_bringup openarm.launch.py # In einem anderen: Überprüfen Sie, ob das gemeinsame Zustandthema das veröffentlichende ros2 Thema Echo /joint_states -- einmal

Ihr ROS2-Setup ist jetzt fertig und bereit für die Datenerhebung.

Nächstes: Sammeln Sie Roboter-Training-Daten

Bereit, Demonstrationen aufzunehmen? Folgen Sie unserem [vollständigen Datenerhebungslehrbuch]T21) um die Teleoperation einzurichten, Episoden aufzunehmen und Ihren Datensatz für VLA-Feinabstimmung vorzubereiten.

Fehlerbehebung

Lokaler Fehler: "LC_ALL kann nicht auf Standard-Local eingestellt werden"

Laufen Sie T10 und dann T11. Logen Sie sich aus und gehen Sie wieder ein, dann versuchen Sie die Installation erneut.

GPG-Schlüsselfehler: "Die folgenden Unterschriften konnten nicht verifiziert werden"

Der ROS2-GPG-Taste hat sich verändert.

Vermisste Abhängigkeiten: "rosdep konnte kein Paket finden"

Führen Sie T14 zuerst aus. Wenn der Fehler anhält, installieren Sie die fehlende Systemabhängigkeit manuell mit T15. Überprüfen Sie die ROS2-Diskurs-Foren für paketspezifische Korrekturen.

Colcon-Build fehlschlägt mit "CMake-Fehler"

Stellen Sie sicher, dass Sie vor dem Bau die ROS2 erhalten haben: T16. Überprüfen Sie auch, ob die Bausteine und die Installation von cmake: T17 sind.

NVIDIA-SMI: "NVIDIA-SMI ist gescheitert"

Ihr NVIDIA-Treiber muss möglicherweise neu installiert werden. Laufen Sie T18, dann T19 und starten Sie erneut. Überprüfen Sie mit T20 nach dem Neustart.

Nähere Schritte

Ihre ROS2-Umgebung ist bereit. Hier ist, was Sie als nächstes tun müssen, je nach Ziel:

• Sammeln Sie Schulungsdaten: Folgen Sie dem [Forschungsleitfaden zur Sammlung von Daten über die Teleoperation]
• Start mit LeRobot: Schau dir den [LeRobot-Schnellstart]
• Set Up OpenArm: Folgen Sie dem [OpenArm erste Demo Tutorial]
• Vorholung eines VLA-Modells: Springen Sie zu VLA-Fin-Tuning-Guide (nach dem Sammeln von Daten)

Verwandte Tutorials

• Ich weiß .

Sammeln Sie Roboter-Training-Daten

Setzen Sie eine Teleoperation auf, registrieren Sie Episoden und erstellen Sie einen qualitativ hochwertigen Trainingsdatensatz.

](T26)

LeRobot Quickstart

Installieren Sie LeRobot, verbinden Sie einen Roboterarm, nehmen Sie Demo auf und trainieren Sie Ihre erste Politik.

](T27)

Erste Demo von OpenArm

Entfernen, montieren und starten Sie Ihre erste Teleoperationsdemografie auf OpenArm.

](T28)

Häufig gestellte Fragen

Welche ROS2-Version sollte ich für das Roboterlernen 2026 verwenden?

ROS2 Humble (LTS, unterstützt bis Mai 2027) ist die sicherste Wahl für Produktionsroboter-Lernpipelines. ROS2 Jazzy (Veröffentlicht im Mai 2024) bietet neuere Funktionen, hat aber ein kleineres Paket-Ökosystem. Die meisten LeRobot- und OpenVLA-Integrationen zielen auf Humble als erstes ab.

Brauche ich eine GPU für das Lernen von Roboter?

Eine NVIDIA-GPU mit mindestens 8 GB VRAM wird dringend empfohlen. Sie benötigen sie für Echtzeitkameraverarbeitung, CUDA-beschleunigte Ableitung und das Laufen von VLA-Modellen während des Einsatzes. ROS2 selbst läuft gut auf der CPU, aber nachgelagerte ML-Tätigkeiten erfordern GPU.

Kann ich ROS2 auf macOS oder Windows für das Lernen von Robotern verwenden?

ROS2 unterstützt offiziell Ubuntu Linux. Während Humble experimentelle MacOS- und Windows-Builds hat, wird die meisten Roboternutzung (LeRobot, OpenVLA, MoveIt2) nur auf Ubuntu getestet.

Wie viel Festplatz braucht ein vollständiges ROS2-Roboter-Lernsystem?

Planen Sie für mindestens 30 GB. ROS2 Desktop nimmt etwa 3 GB, MoveIt2 fügt 24 GB hinzu, und ML-Abhängigkeiten (PyTorch, CUDA Toolkit) können 1520 GB aufnehmen.

Was ist der Unterschied zwischen ros2-Control und MoveIt2?

Die "Ros2 Control" ist eine Hardware-Abstraktionsschicht, die die Echtzeitkommunikation mit Roboter-Aktuatoren und Sensoren verwaltet.

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