완전한 하드웨어 허브 — 8-DOF 협업 암

오픈암 101

인터넷에서 가장 완벽한 OpenArm 리소스입니다. 개봉부터 첫 번째 AI 교육 데이터 세트 기록까지 모든 단계가 여기에 있습니다. 하드웨어 설정, 소프트웨어, 데이터 수집, 튜토리얼, 안전 및 커뮤니티를 다루는 8페이지입니다.

여기에서 시작 → OpenArm 구매 →
8
자유도
1kg
최대 페이로드
CAN
SocketCAN 버스
MIT
제어 모드
언박싱 후

설정 과정

OpenArm을 개봉한 후 다음 단계를 따르세요. 총 6~7시간 정도 소요됩니다. OpenArm을 처음 사용하시나요? 빠른 시작을 먼저 읽어보세요 →

1

개봉 및 안전 점검

내용물 확인, 접합부 검사, 작업공간 설정

~30분
2

소프트웨어 환경

Ubuntu 종속성, SocketCAN, ROS2 설치

~60분
3

첫 번째 모션

가짜 하드웨어 모드를 실행한 다음 실제 하드웨어를 실행하세요.

~30분
4

교정 및 원점 복귀

조인트 0 설정, 작업 공간 확인

~45분
5

원격조작

운영자 장치 연결, 첫 번째 세션 기록

~60분
6

데이터 수집

RLDS/LeRobot 형식, 품질 검사

전진
7

AI 모델 훈련

ACT/확산 정책을 미세 조정하고 배포

전진
전체 설정 가이드 열기 →
기술 개요

하드웨어 개요

자유도 8자유도
최대 페이로드 1kg
의사소통 SocketCAN(CAN 버스)
제어 모드 MIT 위치/속도/토크
소프트웨어 ROS2, Python SDK, openarm_can
무게 ~3kg
전체 사양 → 안전 정보 →
AI 통합

호환 가능한 AI 모델

OpenArm 101은 정책 학습을 위해 특별히 제작되었습니다. 이러한 모델은 기록된 데이터와 함께 기본적으로 작동합니다.

ACT

Action Chunking Transformer — 픽 앤 플레이스 작업에 가장 적합합니다. 카메라 관찰을 통해 동작 순서를 예측합니다.

모델 보기 →

확산정책

접촉이 많은 조작에 가장 적합합니다. 동작 공간에 대한 노이즈 제거 확산을 사용하여 부드러운 궤적을 생성합니다.

모델 보기 →

오픈VLA

언어 조건 작업에 가장 적합합니다. 시각 언어 이해와 로봇 행동 예측을 결합합니다.

모델 보기 →
모든 OpenArm 모델 → OpenArm 데이터세트 →
심층 분석

기술 가이드

OpenArm 스택의 모든 계층을 다루는 자세한 연구 기사입니다.

SocketCAN 설정 가이드 → ROS2 제어 가이드 → MIT 제어 이득 → 교정 및 원점 복귀 → 원격조작 데이터 로깅 → 데이터 중심 플랫폼 →
도움을 받고 공유하세요

지역 사회

질문이 있거나 빌드를 공유하고 싶으십니까?

오픈암 포럼 → GitHub 문제 → 질문하기 →

시작할 준비가 되셨나요?

캘리포니아주 마운틴뷰에서 당일 픽업. 아니면 전 세계로 배송하세요.

빠른 시작 시작 오픈암 구매 문의하기