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パクシニ Gen3学習経路の方向性 ロボット学習に触覚センサーが追加するもの ハードウェア・ソフトウェアチェックリスト そして,何を構築するかを

5の単位0 · 方向性 · ~30分

チェックリストをすべて調べて ロボット学習に触覚センサーが何を加えるか理解し 1 ユニットを起動する前に 時間の推定を読み取ってください

**このユニットが存在する理由:**タクチルセンサーはロボットパイプラインに新しいデータモードを追加します. つまり新しい故障モードです. センサーが検出されない,タイムスタンプの誤り,校正漂移. このユニットは存在します. あなたはケーブルに触れる前に何を構築しているか理解できるようにします.

触覚感知 は ロボット の 学習 に 何 を 追加 する か

ロボット学習データセットのほとんどは,3つの方法を含んでいます.関節位置 (自感),カメラ画像 (視力),時には腕力/トーク.これらのいずれも,グリッパが現在のオブジェクトに安定した握り度を持っているかどうかを政策に示すものではありません.

タクシルのセンサーは,この隙間を埋めます.指尖に搭載されたセンサーは,グリッパー表面の接触圧分布を測定します. 握りが握りか滑りか判断する力の空間パターンは. これは直接接触状態の監督を提供し,模倣学習政策が接触に富んだ作業をどのように処理するかを変容します.

具体的な改善接触性豊かな操作基準 (変形可能な物体,変重物,透明容器) では,Gen3データで訓練された触覚意識の政策は,把握安定度指標において,視力のみベースラインを15~40%に一貫して上回っています. 視覚的把握品質の推定が曖昧である場合の物件において改善は最大です リアルアプリケーションにおいて最も重要なケースです

ハードウェアチェックリスト

ユニット1を始める前に 手を握っていることを確認してください

  • Paxini Gen3センサーモジュール 指先,指パッド,またはパーム変数,グリッパーに応じて.まだ注文していない場合は,注文と変数選択ガイドについては[Paxini Gen3ハブを参照してください]T4).
  • **USB-Cケーブル (箱に入っている) ** センサーを配備する短0.5mケーブル.腕の統合のために,USBハブも必要になります
  • ご注文時にご注文の時にご注文のご案内いただいた場合は,ご注文のご案内にご案内いただいた 箱にご案内いただいたマッティングアダプター.ご注文のご案内では,マッティングアダプターとM2スクリュー (含有) をご確認ください. 荷物を施す前にマッティングアダプターを30分ほど固めるようにしてください.
  • ** Python SDKを持つロボット腕** 対応する腕 (OpenArm, Franka, UR シリーズ,または類似). タイムスタンプ付きの関わり位置を返せる動作する Python インターフェースが必要です. Unit 3 は統合の詳細をカバーします.
  • 腕に搭載されたカメラ (ユニット4+) USB または GigE カメラ.最低30fps.既に腕に設置されているのは大丈夫.

ソフトウェアチェックリスト

ユニット1の前にこれらの物件を確認する

  • Python 3.10以上 実行 T0. Paxini SDK は 3.10+ を必要とする.
  • T1 を実行する.このパスに新しい仮想環境を作成する: T2.
  • ~5 GBの無料ディスク空間 SDK,データセット記録,モデルチェックポイント.50Demoタクチルデータセットは約1.5 GB.
  • あなたのロボットアームSDKがインストールされ動作している このパスではアームSDKの設定をカバーしていない.
  • **GPU (ユニット5用) ** 8GB+VRAMを持つNVIDIA GPUは,ACTトレーニングを3時間から45分に短縮します.CPUでのトレーニングは動作しますが,遅い.クラウドGPUオプションはユニット5でカバーされています.

時間 推定

Unit What You Do Time
0 This orientation ~30 min
1 SDK install, first reading, heatmap verify ~1 h
2 Data structure, calibration, grasp detection ~1.5 h
3 Mount sensor, sync with arm, verify timestamps ~2 h
4 Record 50 demo dataset with tactile ~2 h
5 Train tactile policy, evaluate vs baseline ~1.5 h
Total ~8 h 30 min

12ユニットはロボット腕 (センサーのみ) を使わずに1セッションで実行できます. 34ユニットは完全なハードウェア設定を必要とし,それぞれ1セッションで最適に動作します. 5ユニットのトレーニングは監視なしで実行できます.

助け を 得る 方法

  1. 完成チェックをチェックする** 完成チェックをチェックする** 完成チェックをチェックする** 完成チェックをチェックする
  2. [ソフトウェアガイド] (T5) トラブルシューティングセクションをご覧ください. 詳細な修正でトップ3の問題をカバーします.
  3. フォーラム質問スレッド に OS,SDKバージョン (T3) と完全なエラー出力で投稿します.

方向性 完成する...

2つのチェックリストのすべての項目をチェックし,正しいマウントアダプタでパキシニ Gen3センサーを手にし,ユニット1に少なくとも1時間連続を預かっています.

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