クイックスタート: 始める前に

まずこれをお読みください。 このページには、必要なハードウェア、インストールするソフトウェア、すべてにかかる時間、完全なパスを完了すると何ができるようになるかが正確に示されます。

これにはどのくらい時間がかかりますか?

ボックスから最初のトレーニング エピソードを記録するまで。

ハードウェアのセットアップ
~2時間
開梱、取り付け、CAN配線、安全確認
ソフトウェアのインストール
~1.5時間
Ubuntu、ROS2、SDK、CAN ドライバー
最初のモーション
~30m
偽のハードウェア モード、その後、実際のハードウェアの起動
較正
~45m
共同ホーミング、ワークスペース検証
遠隔操作
~1時間
オペレーターデバイスのセットアップ、最初の記録セッション
最初のデータセット
~1時間
LeRobot 形式、品質チェック、アップロード

初日の合計時間: 最初のセッション全体で約 6 ~ 7 時間。 2日間にまたがるのは初心者にとって快適です。

ハードウェアチェックリスト

始める前に机の上に必要なものがすべて揃っています。 「同梱」とマークされたアイテムは、OpenArm 101 に同梱されます。

  • OpenArm 101 アームユニット 同梱物 — 8-DOF アーム、約 3 kg、アルミニウムとカーボンファイバー。 ストアから購入→
  • DC24V電源(最低150W) 箱内 — OpenArm 101 に同梱されています。
  • CAN USB アダプター (CANable 2.0 または同等のもの) ボックス内 — ホスト PC をアームの CAN バスに接続します。
  • 取り付けプレート + 金具 箱の中に - M6 ボルト、ベースプレート。 ボルトで固定する安定した表面または作業台が必要です。
  • Ubuntu 22.04を実行しているホストPC 含まれていません — 信頼性の高い SocketCAN タイミングを実現するには、ネイティブの Ubuntu インストール (VM や WSL ではない) が必要です。 最小: 8 GB RAM、50 GB ディスク。 Ubuntuをダウンロード→
  • USB-A - USB-B ケーブル (CAN アダプター用) 付属していません - 標準 USB ケーブル、約 1 m。 ほとんどの家電量販店。
  • カメラ(データ収集用) セットアップにはオプションですが、トレーニング データには必須です。USB Web カメラまたは RealSense D435i を推奨します。 アクセサリーを見る →
  • アームベース周囲に 1 m × 1 m の空きスペース 必須 — アームのワークスペース範囲は半径 650 mm です。 電源を入れる前に、周囲に人や障害物を置いてください。 見る 安全ページ→

始める前にインストールするもの

セットアップガイド 各ステップを詳しく説明します。 これは概要ですので、事前に準備してください。

オペレーティング·システム

Ubuntu 22.04 LTS (ジャミー)。 Ubuntu 20.04 でも動作しますが、22.04 をお勧めします。 macOS と Windows は実際のハードウェアではサポートされていません。SocketCAN には Linux カーネルが必要です。 ネイティブ インストールを使用する必要があります信頼性の高い CAN タイミングを実現するため、Docker や WSL2 ではありません。

パイソン

Python 3.10 (Ubuntu 22.04 にバンドル)。 SDK は Python 3.10 以降をターゲットとしています。 開始する前に pip と venv をインストールします。

sudo apt update
sudo apt install python3-pip python3-venv -y

ROS2

ROS2 Humble Hawksbill (Ubuntu 22.04) または ROS2 Iron Irwini (Ubuntu 22.04/23.04)。 Humble は LTS バージョンであり、安定性のために推奨されます。 完全なインストールには最大 15 分かかります。

# Add ROS2 apt repo (abbreviated — full steps in setup guide)
sudo apt install ros-humble-desktop ros-humble-ros2-control \
  ros-humble-ros2-controllers -y

SocketCAN ドライバー

Linux カーネルに組み込まれています。 必要なのは、カーネル モジュールをロードして CAN インターフェイスを設定することだけです。

sudo modprobe can
sudo modprobe can_raw
sudo modprobe slcan   # for USB CAN adapters

オープンアームSDK

pip install roboticscenter

インストール openarm_can およびすべての Python 依存関係。 を参照してください。 ソフトウェアページ 完全な SDK セットアップと ウィキの SDK クイックスタート.

LeRobot (データ収集用)

pip install lerobot

エピソードを記録し、LeRobot / HuggingFace データセット形式に変換するために必要です。 を参照してください。 データ収集ページ 完全なワークフローのために。

シミュレーション (オプション - ハードウェアは不要)

✓ シミュレーションが可能

ROS2 擬似ハードウェア モードを使用すると、ハードウェアなしでソフトウェア スタック全体を実行できます。

ros2 launch openarm_ros2 openarm.launch.py \
  use_fake_hardware:=true

MuJoCo および Isaac Sim も、物理シミュレーションと合成データ生成のためにサポートされています。 を参照してください。 ソフトウェア→シミュレーションセクション セットアップ用。

フルパスの後にできること

7 つのステップをすべて完了すると (最初のトレーニング データセットを開梱するまで)、次のことができるようになります。

MIT 位置 / 速度 / トルク モードを使用して、SocketCAN 経由で 8 つのジョイントすべてをリアルタイムで制御します
ROS2 Humble を実行します。 openarm_ros2 軌道計画と状態公開のためのパッケージ
オペレーターデバイスで腕をテレオペし、同期した関節状態 + カメラエピソードを記録します
LeRobot / HuggingFace 形式でデータセットをエクスポートし、ACT および拡散ポリシーのトレーニングに備えます
実際のハードウェアにデプロイする前に、MuJoCo シミュレーションで同じポリシーを実行します。
データセットを SVRC データセット レジストリに公開し、共有モデルをトレーニングする

準備ができて? セットアップガイドを起動します。

ハードウェアと Ubuntu をインストールしたら、セットアップ ガイドですべての手順を説明します。