Paxini PX-6AX GEN3 セットアップ ガイド

GEN3 ファミリは、3 つの解剖学的フォームファクターで出荷されます。 正しいバリアントとマウント ポイントを選択します。

• フィンガーチップ (DP) のバリエーション — 直径 13 mm ～ 30 mm。 ロボットの指先キャップ用に設計されています。 13 mm (S1813-Core/Elite) と 15 mm (S2015-Elite) は、LinkerBot O6 のようなコンパクトで器用な手にフィットします。 26 mm (M2826-Omega) と 30 mm (L3530-Omega) は、より大きなグリッパーの指先に適しています。
• フィンガーパッド (IP/CP) のバリエーション — ロボットフィンガーの背側または腹側表面に取り付けるためのフラットパッド (16×10 mm ～ 53×25 mm)。 付属の粘着裏地またはバリエーションに応じて M2 ネジで固定します。
• パーム (MC) バリアント — M2020-エリート (20×20 mm)。 ロボットの掌プレートの凹んだポケットに取り付けます。 四隅に M2 ネジ穴が 4 つあります。

指先 (DP) バージョンの場合は、センサーの平面を指先の接触面と同一面に合わせます。 リボンケーブルを指の本体に沿って手首に向かって配線し、付属のケーブルクリップで固定して、動作中の引っ掛かりを防ぎます。 リボン ケーブルを急激に曲げないでください。少なくとも 5 mm の曲げ半径を維持してください。

3 つの通信ボード オプションが製品バンドルに含まれています。 展開に基づいて選択します。

• 10チャンネルSPIハブ — ハブ PCB 上のラベル付きチャネル ポートを介して、最大 10 個のセンサー タイルを接続します。 各ポートはセンサーのリボン コネクタを受け入れます。 付属の 5V USB ケーブルを介してハブに電力を供給します。 このボードを使用して、完全な触覚をカバーします。
• シングルチャンネルシリアルコンバータ — 単一センサーのプロトタイピング用。 センサー リボンをボードの 1 つのポートに接続します。 このボードは、USB シリアル インターフェイスをホストに公開します。
• 高速統合ボード — マルチチャンネル SPI/I2C。 チャネル配線図については、製品バンドルの通信プロトコル文書 (v1.0.5) を参照してください。

配線が完了したら、通信ボードの USB ケーブルを Windows x64 ホストに接続します。 ボードの電源 LED がすぐに点灯するはずです。 ホストは新しい COM ポート (Windows) を列挙します。 /dev/ttyUSB* (Linux)。

PXSR ソフトウェアは、USB ドライバーを登録し、リアルタイムのヒートマップ視覚化を提供し、データのエクスポートを処理します。 初期セットアップとキャリブレーション検証に必要です。

1. 位置を特定する pxsr-gen3-win-x64-1.0.7_Release.exe で 【04】ソフトウェアインストールパッケージ 製品バンドルのフォルダー。
2. インストーラーを管理者として実行します。 UAC プロンプトを受け入れます。インストーラーは、通信ボード用の WHQL 署名付き USB ドライバーを登録します。
3. インストールが完了すると、PXSR は次の場所で利用できるようになります。 C:\Program Files\PaXini\PXSR\PXSR.exe.
4. Windows がドライバーの再起動を要求する場合は、再起動します。

各 GEN3 バリアントには、生のタキセル インデックスをセンサー中心を基準としたミリメートル単位の物理 (x, y) 座標にマッピングする、対応する XLSX ファイルが付属しています。 ヒートマップの正確なレンダリングと接触重心の計算には、正しいファイルをロードする必要があります。

1. PXSRを開きます。 通信ボードを接続した状態で、 をクリックします。 接続する。 ステータス バーに「デバイスが接続されました」と表示されるはずです。
2. に行く ファイル → 座標マップを開く センサーの種類に一致する XLSX ファイルを選択します。 テーブルを使用する 仕様 正しいファイル名を確認するには (例: PXSR-STDDP03B.xlsx 26 mm M2826-Omega は最初の使用を指します)。
3. センサーに負荷がかかっていないことを確認してください (検出面に接触がなく、重力負荷がかかっていない)。 クリック 校正 → ゼロベースライン。 PXSR は 100 フレームをキャプチャし、すべてのタクセルと 6 つの F/T 軸すべてのゼロロード オフセットを保存します。
4. センサーが無負荷の状態で、右側のパネルの 6 軸バーがすべてゼロ付近 (±0.02 N / ±0.001 Nm 以内) を示していることを確認します。

PXSR を接続して調整したら、ロボット パイプラインに統合する前に、すべてのセンサー チャネルが正しくストリーミングされていることを確認します。

1. センサー表面に優しく均一な指先圧力を加えます。 ヒートマップ パネルには、接触点に局所的な高圧領域が表示されるはずです。
2. 表面上で指先をスライドさせ、PXSR オーバーレイで接触重心の追跡を観察します。
3. センサーを横方向に押します (せん断力) — Fz がゼロ付近にある間、Fx および Fy バーが反応するはずです。
4. SPI ハブ展開の場合: PXSR の各チャネル タブにライブ データが表示されていることを確認します。 データがゼロのチャネルは、リボン接続が緩んでいることを示します。取り付け直し、再試行してください。

オフライン分析用にデータをエクスポートするには、次を使用します。 録音→開始。 PXSR は、タイムスタンプ (Unix ミリ秒)、Fx、Fy、Fz、Tx、Ty、Tz、およびフルフラット タクセル配列の列を含む CSV を保存します。 各行は 1 つのサンプル フレームです。

ROS2 統合の場合は、次を使用します。 pyserial 通信ボードの USB シリアル ポートからフレームを直接読み取り、ROS2 トピックに公開します。 以下のスケルトンは、Fearless Platform WebSocket で期待される JSONL テレメトリ形式と一致しており、ROS2 に適合させることができます。 sensor_msgs 出版すること。

#!/usr/bin/env python3
# paxini_ros2_bridge.py — Paxini GEN3 → ROS2 topic publisher
# Requires: pyserial, rclpy, sensor_msgs

import serial, json, time
import rclpy
from rclpy.node import Node
from std_msgs.msg import String

class PaxiniPublisher(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__('paxini_gen3')
        self.pub = self.create_publisher(String, '/paxini/tactile', 10)
        # Configure port per PaXini GEN3 Communication Protocol v1.0.5
        self.ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', baudrate=115200, timeout=0.1)
        self.create_timer(0.01, self.read_and_publish)  # 100 Hz

    def read_and_publish(self):
        raw = self.ser.read(64)  # frame size: see protocol doc
        if len(raw) == 0:
            return
        ft = self.parse_force_torque(raw)
        taxels = self.parse_taxel_array(raw)
        msg = String()
        msg.data = json.dumps({
            "type": "telemetry",
            "device": "paxini_gen3",
            "ft": ft,
            "taxels": taxels,
            "ts": int(time.time() * 1000)
        })
        self.pub.publish(msg)

    def parse_force_torque(self, raw):
        # Implement per PaXini GEN3 Communication Protocol v1.0.5
        return {"fx": 0.0, "fy": 0.0, "fz": 0.0,
                "tx": 0.0, "ty": 0.0, "tz": 0.0}

    def parse_taxel_array(self, raw):
        # Returns flat list of taxel pressure values
        return []

def main():
    rclpy.init()
    node = PaxiniPublisher()
    rclpy.spin(node)

if __name__ == '__main__':
    main()

トピックをサブスクライブし、オフライン トレーニング用にデータを JSONL ファイルに記録するには:

# Subscribe and log to file
ros2 topic echo /paxini/tactile --no-arr > tactile_session.jsonl