ओपनआर्म तकनीकी दस्तावेज़ीकरण

सिस्टम का दायरा

ओपनआर्म को एक सीलबंद ब्लैक बॉक्स के बजाय एक शोध-तैयार हेरफेर मंच के रूप में डिज़ाइन किया गया है। सिस्टम का उद्देश्य वास्तविक रोबोट लर्निंग, टेलीऑपरेशन, सिम-टू-रियल पुनरावृत्ति और संपर्क-समृद्ध वर्कफ़्लो का समर्थन करना है जहां हार्डवेयर, सॉफ़्टवेयर और डेटा संग्रह संरेखित रहना चाहिए।

हार्डवेयर आर्किटेक्चर

मुख्य भुजा मानव-जैसी अतिरेक के साथ 7-डीओएफ मानवरूपी संरचना का उपयोग करती है, जो प्रदर्शन प्रक्षेप पथ से प्राकृतिक मानचित्रण और बाधाओं के आसपास अधिक मजबूत गति योजना की अनुमति देती है। मैकेनिकल फ्रेम मॉड्यूलर एल्यूमीनियम और एक समान माउंटिंग रणनीति का उपयोग करता है ताकि टीमें पूरे सिस्टम के पुनर्निर्माण के बिना अंत-प्रभावकों, फिक्स्चर और सहायक सेंसर को स्वैप कर सकें।

यांत्रिक लिफाफे, पेलोड और माउंटिंग विवरण के लिए, समर्पित देखें ओपनआर्म विशिष्टताएँ पेज.

नियंत्रण इंटरफ़ेस

ओपनआर्म उन नियंत्रण पैटर्न का समर्थन करता है जिनकी अधिकांश टीमों को मूल्यांकन और तैनाती के दौरान आवश्यकता होती है: मानक गति निष्पादन के लिए स्थिति नियंत्रण, उच्च-आवृत्ति बाहरी लूप के लिए वेग नियंत्रण, अनुपालन इंटरैक्शन के लिए प्रतिबाधा नियंत्रण, और संपर्क-संवेदनशील कार्यों के लिए बल-उन्मुख मोड। प्रदर्शन-भारी डेटा संग्रह सेटअप के लिए गुरुत्वाकर्षण मुआवजा और द्विपक्षीय टेलीऑपरेशन उपलब्ध हैं।

सॉफ़्टवेयर स्टैक

OpenArm को ROS2-आधारित रोबोटिक्स वर्कफ़्लो के साथ साफ़-साफ़ काम करने के लिए बनाया गया है। अपेक्षित स्टैक में रोबोट विवरण संपत्ति, राज्य प्रकाशन, नियंत्रण नोड्स, लॉगिंग और सिमुलेशन वातावरण में पुल शामिल हैं। सिमुलेशन समर्थन म्यूजोको और इसाक सिम के आसपास डिज़ाइन किया गया है ताकि टीमें राज्य की परिभाषाओं, एक्शन स्पेस और मूल्यांकन सम्मेलनों को वास्तविक और सिम्युलेटेड रन के अनुरूप रख सकें।

देखना सॉफ्टवेयर एवं सिमुलेशन पर्यावरण-स्तर के विवरण के लिए।

एकीकरण वर्कफ़्लो

एक विशिष्ट एकीकरण अनुक्रम इस तरह दिखता है: मैकेनिकल माउंटिंग और वर्कस्पेस क्लीयरेंस को मान्य करें, संयुक्त राज्य स्ट्रीमिंग और कैलिब्रेशन को सत्यापित करें, कम जोखिम वाली स्थिति गति का अभ्यास करें, टेलीऑपरेशन या प्रतिबाधा मोड को सक्षम करें, लॉगिंग और कार्य मेटाडेटा को कनेक्ट करें, फिर संरचित डेटा संग्रह या नीति मूल्यांकन में आगे बढ़ें। यह चरणबद्ध प्रवाह जोखिम को कम करता है और सेंसर, एंड-इफ़ेक्टर या डेटा स्कीमा बदलने पर डिबगिंग को आसान बनाता है।

डेटा संग्रह की तैयारी

ओपनआर्म विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब उद्देश्य केवल गति निष्पादन नहीं बल्कि डेटा उत्पादन होता है। सिस्टम को इस प्रकार डिज़ाइन किया गया है कि प्रदर्शन, विफलता, पुनः प्रयास, संपर्क स्थिति और ऑपरेटर हस्तक्षेप सभी पुन: प्रयोज्य प्रशिक्षण डेटा बन सकते हैं। यही कारण है कि दस्तावेज़ीकरण को रोबोट को एकल स्थिर उत्पाद शीट के रूप में मानने के बजाय हार्डवेयर, सॉफ़्टवेयर, सुरक्षा और डेटा संग्रह में विभाजित किया गया है।

देखना ओपनआर्म डेटा संग्रह अनुशंसित वर्कफ़्लो के लिए.

संदर्भ मानचित्र