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Guía de configuración de ROS2 para el aprendizaje de robots

Guía paso a paso para la instalación de ROS2 Humble/Jazzy para el aprendizaje de robots y la recopilación de datos. Ubuntu 22.04/24.04, soporte OpenArm y integración LeRobot.

Guía paso a paso para instalar ROS2 Humble o Jazzy en Ubuntu para el aprendizaje de robots, recopilación de datos y teleoperación con OpenArm y LeRobot.

Comenzante 3045 minutos Actualizado abril 2026

1. Verificación del sistema 2. Instalar ROS2 3. Construir herramientas 4. Espacio de trabajo 5. paquetes de robots 6. Prueba 7. Configuración de OpenArm 8. Puente LeRobot

Pre-requisitos

  • Ubuntu 22.04 LTS (recomendado) o Ubuntu 24.04 LTS
  • Al menos 16 GB de RAM (32 GB recomendados para cargas de trabajo ML)
  • 50 GB de espacio en disco libre
  • GPU NVIDIA con 8+ GB de RAM (para tareas de ML en aguas posteriores)
  • Conexión a Internet para descargas de paquetes
  • Familiarización básica con el terminal Linux

Lo que usted establecerá

Al final de este tutorial, tendrá una instalación ROS2 completamente funcional con herramientas de construcción de colchones, una estructura de espacio de trabajo, MoveIt2 y control ros2 para la manipulación del brazo robótico y un puente a LeRobot para la recopilación de datos. Esta es la base para todos los demás tutoriales de este sitio.

1 de la Comisión

Verificación de los requisitos del sistema

Antes de instalar cualquier cosa, compruebe si su sistema cumple con los requisitos.

Copia # Compruebe la versión de Ubuntu (necesita 22.04 o 24.04) lsb_release -a # Compruebe la RAM disponible gratis -h # Compruebe el espacio disponible en disco df -h / # Compruebe la GPU NVIDIA (si corresponde) nvidia-smi

Debe ver Ubuntu 22.04 o 24.04, al menos 16 GB de RAM y 50 GB + de espacio en disco libre. Si no se encuentra T0, instale los controladores NVIDIA primero:

Copysudo Ubuntu-drivers autoinstalar sudo reinicio

Tip: ROS2 Humble se dirige a Ubuntu 22.04 y ROS2 Jazzy se dirige a Ubuntu 24.04.

2 de la Comisión

Instalar ROS2 Humble (o Jazzy)

Configure local, añada el repositorio ROS2 apt e instale ROS2. Estos comandos son para Humble en 22.04 reemplazar T1 con T2 y T3 con T4 si está en 24.04.

Copia# Establezca la localidad a UTF-8 (requerido por ROS2) sudo apt actualización && sudo apt instalación -y locales sudo locale-gen en_US en_US en_US.UTF-8 sudo actualización-local LC_ALL=en_US.UTF-8 LANG=en\US.UTF-8 exportación LANG=en_US.UTF-8 # Agregar la clave ROS2 GPG sudo apt instalación -y software-propiedades-común sudo add-apt-repository universo sudo apt actualización && sudo apt instalación -y curl sudo curl -sSL T29 \ -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg.g.g.g. # Agregar el repositorio "debt \ros \by-d$d$d$d$d$d$d$d$d$d$d$d$d$d$d$d$d$d$d$d$d$d$d$d$d$

Esto tardará 515 minutos dependiendo de su conexión. Una vez hecho, fuente el archivo de configuración:

Copia# Fuente ROS2 (agrega a .bashrc para la persistencia) fuente /opt/ros/humble/setup.bash eco "fuente /opt/ros/humble/setup.bash" >> ~/.bashrc

3 El

Instalar herramientas de construcción de colchón y rosdep

Colcon es la herramienta de construcción estándar para los espacios de trabajo ROS2. rosdep resuelve e instala las dependencias de paquetes automáticamente.

Copie# Instalar colón y construir esenciales sudo apt instalar -y \ python3-colcon-common-extensiones \ python3-rosdep \ python3-vcstool \ build-essential \ cmake \ git # Iniciar rosdep (sólo necesario una vez) sudo rosdep init rosdep actualización

** Nota:** Si T5 dice "ya iniciado", eso está bien simplemente ejecuta T6 y continúa.

4 de la Comisión

Crear un espacio de trabajo ROS2

Un espacio de trabajo ROS2 es un directorio donde se clonan, se construyen y se desarrollan paquetes.

Copia# Crea directorios de espacio de trabajo mkdir -p ~/ros2_ws/src cd ~/ros2_ws # Ejecuta una construcción vacía para verificar el colón de trabajo colón de construcción de fuente instalar/establecer.bash # Agregue la fuente de espacio de trabajo a .bashrc eco "fuente ~/ros2_ws/instalar/establecer.bash" >> ~/.bashrc

Deberías ver la salida como:

Resumen: 0 paquetes terminados [0,5 segundos]

Esto significa que el colón está funcionando.

5 El

Instalar paquetes comunes de robots

Estos paquetes se utilizan en casi todos los robots de aprendizaje de la tubería control de brazos, planificación de movimiento, navegación y procesamiento de sensores.

Copia# ros2-control: abstracción de hardware para actuadores y sensores sudo apt instalar -y ros-humble-ros2-control ros-humble-ros2-controllers # MoveIt2: planificación de movimiento para brazos robots sudo apt instalar -y ros-humble-moveit # Nav2: navegación stack (para robots móviles) sudo apt instalar -y ros-humble-navegación2 ros-humble-nav2-training # Camara y paquetes de sensores sudo apt instalar -y \ ros-humble-real-sense2-camera \ ros-humble-image-transport \ ros-humble-compressed-image-transport \ ros-humble-cv-bridge # URDF y herramientas de visualización apt sudo -jo-ros-y-state-publisher-gui-rots \ ros-humble-rob-publisher-ros-rots \rots \rots \rots \rots \rots \rots \rots \rots \rots

Tip: No necesitas todos estos para cada proyecto. Nav2 es solo para robots móviles, y MoveIt2 es solo para armas. Instala lo que necesitas, pero tenerlos disponibles ahorra tiempo más tarde.

6

Prueba su instalación

Verifique si todo funciona ejecutando la demostración clásica de hablante/escucha.

Terminal 1 Iniciar el hablante:

Copyros2 ejecuta demo _nodes _cpp hablante

Terminal 2 Iniciar el oyente:

Copyros2 ejecuta el oyente demo _nodes _cpp

Debería ver al hablante publicando mensajes y al oyente recibiendolos:

[INFO] [talker]: Publicando: 'Hello World: 1' [INFO] [talker]: Publicando: 'Hello World: 2' --- [INFO] [audiente]: He oído: [Hello World: 1] [INFO] [audiente]: He oído: [Hello World: 2]

También compruebe el funcionamiento de las herramientas clave:

Copia # Lista de temas activos ros2 lista de temas # Verifica el entorno de ROS2 ros2 médico --reporte

7

Configuración para OpenArm y Robot Arms

Si está utilizando OpenArm u otro brazo robótico, debe configurar la descripción URDF y la configuración de control ros2.

Copie# Clone el paquete OpenArm ROS2 en su espacio de trabajo cd ~/ros2_ws/src git clone T31 # Instalar dependencias cd ~/ros2_ws rosdep instalar --from-paths src --ignore-src -r -y # Construir el colón de espacio de trabajo build --symlink-install source install/setup.bash

Lanzar la descripción del robot y visualizarlo en RViz2:

Copia # Lanzar robot _state_publisher con URDF ros2 lanzar abierto brazo _descripción display.launch.py

RViz2 debe abrir mostrando el modelo OpenArm. Puede mover las articulaciones usando los deslizadores conjuntos _state_publisher_gui para verificar que el URDF es correcto.

Punta: Para otros brazos robóticos (UR5, Franka, Koch, SO-100), se aplica el mismo flujo de trabajo clonar el paquete de descripción ROS2 del fabricante en T8, ejecutar T9 y construir.

8 El

Conectar con LeRobot para la recopilación de datos

LeRobot es el kit de herramientas de Hugging Face para el aprendizaje de robots. Puedes conectar los temas de ROS2 a LeRobot para grabar datos de teleoperación.

Copia# Instalar LeRobot (en un entorno virtual Python) python3 -m venv ~/lerobot_env fuente ~/lerobot_env/bin/activar pip instalar lerobot # Verificar la instalación python3 -c "importar lerobot; imprimir(lerobot.__version__) "

Prueba que los temas ROS2 sean visibles para LeRobot comprobando los estados conjuntos:

Copia# En un terminal: ejecuta el robot ros2 lanzar abierto brazo_trae openarm.launch.py # En otro: verifique estado conjunto tema está publicando ros2 tema eco /joint_states --una vez

La configuración de ROS2 está ahora completa y lista para la recopilación de datos. El siguiente paso es configurar LeRobot para grabar demostraciones de su robot.

Siguiente: Recopilar datos de entrenamiento de robots

¿Estás listo para comenzar a grabar demostraciones? Siga nuestro tutorial completo de recopilación de datos para configurar la teleoperación, grabar episodios y preparar tu conjunto de datos para el ajuste fino de VLA.

Solución de problemas

Erro local: "No se puede configurar LC_ALL en el local predeterminado"

Ejecutar T10 y luego T11. Regresa y vuelve a entrar, luego vuelve a intentar la instalación.

Error de clave GPG: "No se pudieron verificar las siguientes firmas"

La clave de ROS2 GPG puede haber cambiado.

Dependencias perdidas: "rosdep no pudo encontrar paquete"

Ejecutar T14 primero. Si el error persiste, instalar la dependencia del sistema faltante manualmente con T15. Compruebe los foros de discursos ROS2 para las correcciones específicas del paquete.

la construcción de colón falla con "Erro de CMake"

Asegúrese de que ha obtenido ROS2 antes de construir: T16. También verifique que el material de construcción es esencial y que está instalado: T17.

Nvidia-Smi: "NVIDIA-SMI ha fallado"

Su controlador NVIDIA puede necesitar reinstalar. ejecuta T18, luego T19, y reinicie. Verifique con T20 después de reiniciar.

Los próximos pasos

Su entorno ROS2 está listo. Aquí está lo que debe hacer a continuación dependiendo de su objetivo:

  • Recolectar datos de formación: Siga la guía de recogida de datos de la teleoperatoria
  • ** Comience con LeRobot:** Véase el [LeRobot rápido arranque]
  • Configurar OpenArm: Siga el [OpenArm primer tutorial demo]
  • Afinar un modelo de VLA: Saltar a guía de ajuste de VLA (después de recopilar datos)

Tutoriales relacionados

¿Qué es esto?

Recopilar datos de entrenamiento de robots

Configure una teleoperación, grabe episodios y construya un conjunto de datos de entrenamiento de alta calidad.

[T26] [

LeRobot Quickstart

Instale LeRobot, conecte un brazo robótico, grabe demostraciones y entrenar su primera política.

[T27] [

OpenArm primera demostración

Descabezar, montar, y ejecutar su primera demostración de teleoperación en OpenArm.

[(T28)

Preguntas frecuentes

¿Qué versión de ROS2 debería usar para el aprendizaje robótico en 2026?

ROS2 Humble (LTS, soportado hasta mayo de 2027) es la opción más segura para las tuberías de aprendizaje de robots de producción. ROS2 Jazzy (lanzado en mayo de 2024) ofrece características más nuevas pero tiene un ecosistema de paquetes más pequeño. La mayoría de las integraciones de LeRobot y OpenVLA apuntan a Humble primero.

¿Necesito una GPU para el aprendizaje de robots ROS2?

Se recomienda encarecidamente una GPU NVIDIA con al menos 8 GB de VRAM. Se necesita para el procesamiento de la cámara en tiempo real, la inferencia acelerada por CUDA y la ejecución de modelos VLA durante la implementación.

¿Puedo usar ROS2 en macOS o Windows para el aprendizaje de robots?

ROS2 admite oficialmente Ubuntu Linux. Mientras que Humble tiene macOS y Windows construcciones experimentales, la mayoría de las herramientas de aprendizaje de robots (LeRobot, OpenVLA, MoveIt2) sólo se prueba en Ubuntu.

¿Cuánto espacio en disco requiere una configuración completa de aprendizaje de robots ROS2?

Plan para al menos 30 GB. ROS2 Desktop toma aproximadamente 3 GB, MoveIt2 agrega 24 GB, y dependencias ML (PyTorch, CUDA kit de herramientas) pueden tomar 1520 GB. El almacenamiento de datos de entrenamiento es adicional presupuesto de 100 GB + si planea recopilar conjuntos de datos de teleoperación.

¿Cuál es la diferencia entre el control ros2 y MoveIt2?

El control de movimiento es un sistema de movimiento de movimiento que genera trayectorias libres de colisiones.

¿Fue útil este tutorial?

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