データ収集

腕+手+手袋を持ち上げる

# Terminal 1: Arm (if using OpenArm)
source ~/openarm_ws/install/setup.bash
ros2 launch openarm_ros2 openarm.launch.py use_fake_hardware:=false can_interface:=can0

# Terminal 2: Orca Hand
source ~/orca_ws/install/setup.bash
ros2 launch orca_ros2 orca_hand.launch.py port:=/dev/ttyUSB0 handedness:=right

# Terminal 3: Juqiao Glove (see Juqiao Glove software page)
python -m juqiao_glove.stream --port /dev/ttyUSB1

すべてのストリームがライブであることを確認する

# Check finger joint states
ros2 topic hz /orca_hand/joint_states   # expect ~100 Hz

# Check glove stream
ros2 topic hz /juqiao_glove/finger_angles   # expect ~100 Hz

# Check camera
python -c "import cv2; cap=cv2.VideoCapture(0); print('Camera OK:', cap.isOpened())"

手袋と手のマッピングを調整する

グローブ キャリブレーションを実行して、指の寸法を Orca Hand の関節範囲にマッピングします。 このステップにより、自然な遠隔操作が保証されます。開いた手 = Orca open、あなたの拳 = Orca の拳です。

python -m orca_core.scripts.calibrate_teleop \
  --hand_port /dev/ttyUSB0 \
  --glove_port /dev/ttyUSB1 \
  --handedness right

タスクシーンを設定する

オブジェクトを一貫した開始位置に配置します。 器用な把握はオブジェクトの姿勢に非常に敏感です。固定具 (テープ、パテ) を使用して、エピソード全体で一貫したオブジェクトの配置を維持します。

録音セッションを開始する

python -m orca_core.scripts.record_episodes \
  --hand_port /dev/ttyUSB0 \
  --glove_port /dev/ttyUSB1 \
  --camera_id 0 \
  --fps 30 \
  --output_dir ~/datasets/orca-grasp-v1 \
  --num_episodes 50 \
  --task "Pick up the pen using a precision pinch grasp"

レコーダーは、同期された指の関節の位置、手袋の角度、カメラ フレーム、および (接続されている場合) 触覚読み取り値を Parquet データセットに保存します。

把握品質のレビュー

各エピソードを再生します。 探してください: 滑り現象 (突然の位置のジャンプ)、不完全な把握、腱の飽和 (把握中のハードリミットでの関節)、一貫性のないアプローチ パス。

python -m orca_core.scripts.visualize_episode \
  --dataset_dir ~/datasets/orca-grasp-v1 \
  --episode_index 0

HuggingFace ハブにプッシュする

python -m orca_core.scripts.push_dataset \
  --dataset_dir ~/datasets/orca-grasp-v1 \
  --repo_id your-username/orca-grasp-v1