ロボット腕とタクチルを同期する

5つ目のユニット 3 · 腕の統合 · ~ 2時間

このユニットでは,GEN3をグリッパーに物理的に組み込み,腕に沿ってUSBケーブルを路線し,MultiSourceSyncを使用して,確認されたタイムスタンプの配列で同期された腕の関節状態 +触覚 +カメラフレームを記録します.

ステップ 1 身体部位

感知器 を 握り 機 に 設置 する

センサー付いたマウントアダプターを使用します.フラットフェイスグリッパー (ロボティク2F,カスタマイズ 3Dプリント) では:グリッパー指先に粘着パッドを塗り,30秒間しっかりとセンサーを押して,角孔をM2螺栓で固定します. 粘着剤を完全に癒すようにしてください (30分最低) 荷物を塗る前に.

曲げられた指先 (アレグロ,オークハンド指パッド) において: 適合性付着式マウント (含有) を使用する.センサーボディは 20 mm 半径までの曲線に適合する柔軟性がある.

センサー表面に粘着剤を塗るな** センサー表面は細いグリッドパターンの平面面である. 裏側または端タブからのみマウントする. センサー表面上の粘着剤は永久に敏感性を低下させる.

ステップ 2 ケーブルルーティング

腕に沿ってUSBケーブルをルーティングする

センサーのUSB-Cケーブルを腕のリンクに沿って腕の方向に移動し,腕前を上り,端効果器の前に最後のリンクに搭載されたUSBハブに移動する.螺旋ケーブル包装または粘着ケーブルクリップを使用する (附属していない).

• ケーブルは腕の作業スペースのどの関節角でもつくしてはならない.
• 縦軸ではなく,腕のリンクに並行する路線ケーブルは,横軸路線が関節にトークを生み出す.
• 10~15cmごとにケーブルクリップを固定して,腕の動き中にケーブルが障害物に引っかかることを防ぐ.
• 手首のUSBハブは,高速な動きでコネクタのストレスを防ぐために,しっかりと固定 (浮動しない) する必要があります.

USBハブ配置 ロボット腕の動力USB 3.0ハブは,多センサーセットアップの最もきれいなソリューションです.ハブからホストPCへのUSBケーブルは腕ケーブルバンドルに沿って行きます.シングルセンサセットアップの場合,腕の作業空間が制限されている場合,センサーケーブルは直接ホストPCに実行できます.

ステップ 3 同期録音

マルチソースシンクで同期録音

MultiSourceSync クラスは各データソースのコールバックを受け入れ,タイムアラインナップのツープルを生成します.腕 SDKのコイントステートリーダーを巻き込み,腕インターフェースを実装します:

paxini import paxini from paxini.sync import MultiSourceSync time # 最小腕インターフェース 腕 SDKクラスに適応 ArmInterface: def get_joint_state(self): # 返却は'位置','速度', 'タイムスタンプ_ns' で命令します. _arm_sdk.read_joint_state () 腕 = ArmInterface () センサー = paxini.Sensor) センサー.) センサー.calibrate () シンク = MultiSourceSync () センサー=MultiSourceSync () センサー==arm=dt,max__ms=5.0 # 拒否するペアを >5ms差で印刷します. "Synchronized stream 動かす腕と触覚の何かを握る) 腕,触覚の動き,触覚の動き,触覚の動き,触覚の動き,触覚の動き,触覚の動き,触覚の動き,触覚の動き,触覚の動き,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚,触覚

ステップ 4 タイムスタンプのアライナメントを確認する

シンクロの質を確認する

リアルデータセットを記録する前に,タイムスタンプがあなたの許容範囲内で並行されていることを確認してください.SDKは同期診断機能を提供します:

#10秒間のテストエピソードを記録し,パクシニから同期品質を確認します.MultiSourceRecorderを輸入します._sync_quality recorder = MultiSourceRecorder\ arm=arm, sensor=sensor, output_dir="./test_recordings/", episode_prefix="sync_test" ) を記録します.start_episode.time.sleep(10) #10秒.# この記録中に腕を動かして握ってください.end_episode) # 保存されたエピソードレポートをチェックします._dtc_quality(("/test_recordings/sync_dtf5") プリントレポート.summary )) <<\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0

腕 SDK が 旧状態に戻る.腕 SDK の 投票率 が センサー 率 に一致 し て いる か を 確認 する.ROS2 に 基づく腕 の ため,共同状態 の 出版 者 が メッセージ キュー の 深さ に よっ て 絞り込ま ない こと を 確認 する.

典型的な同期品質番号平均_dt_ms:0.52.0 ms.最大_dt_ms:38 ms.落としたフレーム:00.5%. これらの数字はロボット学習データ収集の信頼性の高い同期を示しています.

ユニット3 完成する...

T0は,さまざまな配置で腕を搭載したセンサーを検出します. 10秒間の同期記録はエラーなく完了し,T1は3ms未満の_dt_msを報告します.

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