OpenArmのセットアップ & 最初のデモ

AI の訓練データ収集のために設計されたオープンソースのロボットアーム (OpenArm) で最初のテレオペレーションデモを開封し,組み立て,接続し実行します.

初心者 12時間 更新された2026年4月

1.開箱 2.組み立て 3.インストール ROS2 Pkg 4.接続 5.視覚化 6.最初のコマンド 7.テレオプ 8.録音エピソード 9.次のステップ

必須条件

• OpenArmロボット腕 (RCSVストアで入手可能)
• Ubuntu 22.04 または 24.04 ROS2 Humble をインストールした (設定ガイドを参照してください)
• 平面で安定した表面 (デスクまたは作業台)
• USB-Cケーブル (箱に入っている)
• 選択可能:インテルRealSense D405腕カメラ,遠隔操作用のリーダー腕

達成する事

1~2時間後,あなたは開封されていない箱から完全に動作するロボット腕へと移動し,RViz2で視覚化され,コマンドに反応し,レロボットで最初のテレオペレーションデモを記録します.必要なものはすべて箱の中にあります (さらにこのチュートリアルからのソフトウェア).

1 年間

箱の中にあるもの

OpenArm パッケージを開いて,すべてのコンポーネントが存在していることを確認してください.

オープンアーム コンポーネント

腕組

プリ組み立てた6DOF腕とDynamixel XM430伺服器

x1

■

ベースプレート

脚のアルミニウムマウントプレート

x1

電力供給

バルトルコネクタ付きの12V 5ADCアダプター

x1

USB-Cケーブル

1.5m USB-Cから USB-Aデータケーブル

x1

◎ ◎ ◎

腕カメラマウント

RealSense D405 またはウェブカメラの3Dプリントマウント

x1

装着ハードウェア

M4ボルト,アレンキー,ケーブルクリップ

x1袋

速 start カード

このチュートリアルにリンクするQRコードを印刷したカード

x1

グラッパー

腕に先着置いた,並行な jaws gripper

x1

OpenArmの仕様

自由度	6 DOF + gripper
リーチ	550 mm
ペイロード	1.0 kg
再現性	±0.1 mm
Servos	Dynamixel XM430-W350
Connection	USB-C (USB 2.0)
Power	12V DC, 48W peak
Weight	3.2 kg
Software	ROS2, LeRobot, Python SDK

2 について

物理的な集会

基礎を固定してケーブルを接続するだけで 10分ほどかかります

1. ベースプレートを付着する: アルミニウムベースプレートに腕を置く. 4 つのマウントホールを並べ,アレンキーを使用して含まれているM4ボルトで固定する.しっかりと握る 腕は揺らさぶべきではない.
2. 接続電源: 12V電源からバーリルコネクタを腕のベースにあるポートに接続する.まだ電源を入れない.
3. **手首カメラをマウントする (オプション):**カメラマウントを手首支架にスライドして,小さな螺栓で固定する.RealSense D405またはUSBウェブカメラをマウントにマウントする.
4. ルートケーブル: 配備されたケーブルクリップを使用して,USB-Cとカメラケーブルを腕に沿って路線します. これにより,ケーブルが動作中に引っ張らない.
5. デスクの位置: 組み立てられた腕を,すべての方向で少なくとも60cmの透明な空間を持つ安定した平面の上に置く.

安全性: 動いているときに腕の関節から手を離してください.OpenArmのサーボは指を押すほど強く.コマンドを送る前に常に腕を既知の位置 (直上) に置いてください.

3 について

OpenArm ROS2 パッケージをインストールする

作業スペースに OpenArm ROS2 パッケージをクローンして作成します

コピー# ROS2がソースソースであることを確認します /opt/ros/humble/setup.bash # クローンOpenArmパッケージをワークスペース cd ~/ros2_ws/src git clone T18 # これには: # openarm_description URDF,meshes, RViz設定 # openarm_bringup hardwareのファイル起動 # openarm_control ros2-control設定 # openarm_moveit MoveIt2設定 (オプション) # インストールする依存度 cd ~/src2_ws ros--install-from-paths src --ignore-r -y -dep # 構築 Col-con-con source/setup インストールする

スタート >>> openarm_description スタート >>> openarm_control スタート >>> openarm_bringup 終了 <<< openarm_description [2.1s]終了 <<< openarm_control [3.4s]終了 <<< openarm_bringup [2.8s]まとめ: 3パッケージ終了 [4.2s]

4 について

USB-Cで接続する

USB-Cケーブルで OpenArm をコンピュータに接続し,許可を設定します.

カーブが短くLEDを点滅させる デバイスが検出されているか確認する /dev/ttyUSB* #

T0を毎回必要とするように udev ルールを設定します

コピー# ダイナミクセル USB アダプター sudo bash -c 'cat > /etc/udev/rules.d/99-openarm.rules << EOF # OpenArm ダイナミクセル U2D2 USB アダプター SUBSYSTEM=="tty", ATTRS{idVendor}=="0403", ATTRS{idProduct}=="6014", MODE="0666", SYMLINK+="openarm" EOF' # ローードウデブ制御ルール sudovadm --reload-rules \ sudovadm トリガー \ 確認する

コピー# 速接続テスト ピンすべてのセルボ ros2 openarm_bringup ping_servos --port=/dev/openarm # 予想される出力:Servo 1 (肩_pan):OK 펌웨어 46 Servo 2 (肩_lift):OK 펌웨어 46 Servo 3 (肘):OK 펌웨어 46 Servo 4 (腕_pitch):OK 펌웨어 46 Servo 5 (腕_roll):OK 펌웨어 46 Servo 6 (グリッパー):OK 펌웨어 46 すべての6 servos 応答.

6つのセルボが対応している? 接続済みで準備ができています. セルボが欠けている場合は,セルボ間のダイスチェーンケーブルをチェックしてください.

5 について

RViz2 ビジュアライゼーションを起動する

ロボット説明と RViz2を起動して 3Dで腕を表示します

コピー# ロボット起動_state_publisher + RViz2視覚化 ros2起動開手_記述表示.launch.py

RViz2 は OpenArm URDF モデルで開きます.

• 3Dビューポートでレンダリングされた腕モデル
• 横にあるGUIスライダー
• 腕はスライダーを移動するときにリアルタイムで更新されます

腕が接続されている場合は 代わりにハードウェアフィードバックで起動します

コピー# ライブハードウェアフィードバックで起動 (アームが接続する必要があります) ros2起動 openarm_bringup openarm.launch.py \ポート:=/dev/openarm \ rviz:=true

腕をゆっくり動かす (電源をオフにするか,トークを停止するモードで) そして,RViz2モデルがリアルタイムであなたの動きを追跡する.

6 について

ファースト 共同位置 コマンドを実行する

腕に最初の命令を送って 安全な"ホーム"位置に移す

複製# 呼び出しが別の端末で実行されていることを確認してください: # ros2 start openarm_bringup openarm.launch.py port:=/dev/openarm # 腕をホームポジションに送信 (すべての関節は0) ros2 トピックパブ --once /target_joint_position sensor_msgs/msg/JointState \ "{position: [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5]}"

腕は,握り手が半開いているまま,直立したホームポジションに滑らかに移動する.

複製# 違う姿勢を試す 前へ到達する ros2トピックパブ -once /target_joint_positions sensor_msgs/msg/JointState \ "{位置: [0.0, -0.5, -0.8, -0.3, 0.0, 0.5]}" # 握手パブ -once /target_joint_positions sensor_msg/msg/jointState \ "{位置: [0.0, -0.5, -0.8, -0.3, -0.0, 0.0]}" # 握手パブ -once /target_joint_positions sensor_msg/msg/intState \ "{位置: [0.0, -0.5, -0.0, -0.3, 0.0]}"

安全性: 関節角の変化は小さく開始します.大きな突然の動きは,腕がテーブルまたはそれ自身と衝突する可能性があります.肩_lift (関節2) の安全範囲は,腕がテーブルの上に座っている場合,約1.0~0.5 半径です.

7 について

遠隔操作を設定する

キーボード制御 (最もシンプル) やリーダー腕 (データ収集に最適) を使用できます.

オプションA:キーボードの遠隔操作

コピー# 鍵盤開機電波ノードロズ2を起動する開手_bringup鍵盤_teleop --port=/dev/openarm # コントロール: # W/S 肩を上/下に上げる # A/D ベース左/右に回る # Q/E 肘の柔軟性/拡張 # R/F 腕のピッチアップ/下へ # Z/X 腕のロール左/右に # O/C 握手開/閉 # スペース すべての動きを停止 # H 帰宅位置へ

**Bオプション:リーダーアームのテレオペレーション (データ収集のために推奨) **

コピー#リーダー腕を第二のUSBポートに接続する ls /dev/ttyUSB* # /dev/ttyUSB0 (フォロー) と /dev/ttyUSB1 (フォロー) を表示すべきです # リーダーフォローの先駆動の先駆動の先駆動 ロズ2の開啟の先駆動_bringup teleop.launch.py \フォロー \_port:=/dev/ttyUSB0 \リーダー_port:=/dev/ttyUSB1

リーダーとフォロワーモードでは,リーダー腕を物理的に動かしてフォロワー腕がリアルタイムで動きを反映するようします. これは高品質の示例データを収集する最良の方法です.

**反応感:**フォローアームは,リーダーの動きを最小の遅延 (<50ms) で追跡する必要があります.注意すべき遅延がある場合は,両腕が別々のUSBバス (共有ハブではなく) で 있는지確認し,制御速度は500Hzから200Hzに削減してください.

8 について

レロボットの第一話

最初のデモを記録する時間です 簡単なタスクを設定します (例えば小さな物体を拾い上げ) そしてレロボットで記録します

コピー#LeRobot環境源をアクティブにします /lerobot_env/bin/activate #単一のエピソードをレロボット記録する \ --robot-type=openarm \ --port=/dev/openarm \ --leader-port=/dev/ttyUSB1 \ --fps=30 \ --task="pick_object" \ --num-episodes=1 \ --output-dir=/datasets/openarm_first_demo # 入力してください 記録を開始する #リーダー腕で作業を実行する #入力してください 録音を停止する

記録エピソード 1/1... 記録開始に入力します. [録音]フレーム 0...30...60...90... 録音停止に入力します. 保存エピソード 1:30fpsで127フレーム (4.2s) 保存データセット ~/datasets/openarm_first_demo/

記録を確認する

コピー# 記録されたエピソードを視覚化します. レロボットで視覚化します. データセット.

初めまして 初めての話が録音されました

オープンな箱から 遠隔操作のデモを記録するロボット腕へと 移行しました. これが最も難しい部分です. ここから,すべては拡大です. より多くのエピソード,より多くのタスク,より良い政策.

9 について

次 の ステップ

学習経路はこちらから

1. [LeRobot 速スタートガイド]T10をフォローするピックアンドプレイスタスクの50話を記録する
2. 最初の ACT ポリシーを訓練して,腕が自律的に作業を遂行するのを観察する
3. VLAの微調整を300+エピソードまで [データ収集チュートリアル](T11を使用して
4. VLAの微調整ガイドでOpenVLAを微調整する

もう"つのOpenArmが必要ですか?

多腕の設置や研究室の装飾を RCSVは研究チームに 量価設定とカスタマイズされた設定を提供しています.

[店を訪れ]

トラブルシューティング

/dev/ttyUSBデバイスが見つかりませんでした

USB-Cケーブルが両端でしっかりと接続されていることを確認します.別のUSBポートを試してみてください. デバイスがカーネルで検出されたかどうかを確認するために T1を実行します. 出力で"FTDI"が表示された場合は,デバイスが認識されますが, T2ドライバー: T3が必要かもしれません.

ピンテストで反応しないセルボ

応答しないセルボと隣人の間のダイアリーチェーンケーブルを確認します.両コネクタを再起動します.単一のセルボが応答しない場合は,IDがリセットされた可能性があります.

腕が間違った位置に移動する

校正がオフになる可能性があります. T4を再実行して,すべてのセルボIDが予想された構成に一致していることを確認します. URDF関節制限が物理的な腕に一致しているか確認してください.

RViz2は腕を誤った方向に示しています

ワークスペースのソースを確認してください: T5.ワークスペースがソースでない場合,URDFが見つからない可能性があります.また,RViz2の固定フレームが T6に設定されていることを確認してください.

リーダー腕の遠隔操作は遅延が高い

制御速度は減らし,起動コマンドに T7 を追加する.CPUの使用をチェックする.不要なアプリケーションを閉じる.ノートPCでは,接続されていることを確認する.

関連 チュートリアル

[ 固定リンク ]

レロボット クイックスタート

ビデオを50回録音して 最初の方針を練習します このチュートリアルの後は次のステップです

T14) [

ロボット訓練データ収集

RLDS形式と品質スコアで生産データ収集までスケールアップする.

T15) [

ROS2 設定ガイド

完全な ROS2 インストールガイド,環境をまだ設定していない場合.

T16)

よく 聞かれる 質問

OpenArmとは何か? 誰のためにあるのか?

OpenArmは,人工知能訓練データ収集のために特別に設計されたオープンソースの6DOFロボットアームです. AIトレーニングデータ収集のために設計されたオープンアームは,人工知能学習のための操作データを収集する研究者やラボ,チームのために構築されています.

OpenArmの仕様は何ですか?

OpenArmは6度自由,550mmの範囲,1kgのペイロード容量,0.1mmの重複性,Dynamixel XM430の伺服器を持っています.USB-Cで接続し,重量3.2kg,ピークで48Wを引き出します.腕カメラマウントはIntel RealSense D405またはUSBウェブカメラを採用します.

OpenArmを使うには ROS2が必要か?

ROS2はフル機能セット (RVizビジュアライゼーション,MoveIt2プランニング,ros2コントロールハードウェアインターフェース) に推奨されています.しかし,OpenArmはLeRobotのPython APIで直接動作します.

オਪਨアームをレロボットで使ってもいいですか?

はい,OpenArm はネイティブのLeRobot サポートを持っています.LeRobot ハードウェアライブラリにサポートされているロボットとしてリストされています.正しくYAML 設定を設定したプリコンフィギュレーション付きです.物理的な設定直後にデモを録音を開始できます.

オープンアームはどこで買えるの?

OpenArmは,RCSV Store (RCSV Store) で,Robotscenter.ai/storeで入手可能である.米国内では3~5営業日以内に発送される.国際発送は利用可能である.この腕は,すべてのケーブル,電源,および迅速スタートガイドを備えた完全な組み立て付きです.

このチュートリアルが役に立ったのか?

👍 はい いや

ロボット に 進歩 し て ください

ロボット部署,データ収集,物理的なAIに関する最新情報を メールボックスに届けます