빠른 시작: 시작하기 전에
이것을 먼저 읽어보세요. 이 페이지에서는 필요한 하드웨어, 설치할 소프트웨어, 모든 작업에 소요되는 시간, 전체 경로를 완료하면 수행할 수 있는 작업을 정확하게 알려줍니다.
시간이 얼마나 걸리나요?
상자부터 첫 번째 훈련 에피소드를 녹화하는 것까지.
첫날 총 시간: 전체 첫 번째 세션을 완료하는 데 대략 6~7시간이 소요됩니다. 이틀에 걸쳐 진행되는 것은 초보자에게도 편안합니다.
하드웨어 체크리스트
시작하기 전에 책상 위에 있어야 할 모든 것. "in the box"라고 표시된 품목은 OpenArm 101과 함께 배송됩니다.
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OpenArm 101 암 유닛 상자 내 — 8-DOF 암, ~3kg, 알루미늄 및 탄소 섬유. 매장에서 구매 →
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24V DC 전원 공급 장치(최소 150W) 상자 안 — OpenArm 101에 포함되어 있습니다.
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CAN USB 어댑터(CANable 2.0 또는 동급) 상자 내 — 호스트 PC를 암의 CAN 버스에 연결합니다.
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마운팅 플레이트 + 하드웨어 상자 내 — M6 볼트, 베이스 플레이트. 볼트로 고정하려면 안정적인 표면이나 작업대가 필요합니다.
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Ubuntu 22.04를 실행하는 호스트 PC 포함되지 않음 - 안정적인 SocketCAN 타이밍을 위해서는 기본 Ubuntu 설치(VM 또는 WSL 아님)여야 합니다. 최소: 8GB RAM, 50GB 디스크. 우분투 다운로드 →
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USB-A-USB-B 케이블(CAN 어댑터용) 포함되지 않음 — 표준 USB 케이블, 최대 1m. 대부분의 전자제품 소매업체.
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카메라(데이터 수집용) 설정에는 선택 사항, 훈련 데이터에는 필요 - USB 웹캠 또는 RealSense D435i 권장. 액세서리 보기 →
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암 베이스 주변 1m × 1m의 깨끗한 작업 공간 필수 - 팔의 작업 공간 범위는 반경 650mm입니다. 전원을 켜기 전에 주변에 사람과 장애물을 치우십시오. 보다 안전 페이지 →
운영 체제
우분투 22.04 LTS(제이미). Ubuntu 20.04도 작동하지만 22.04를 권장합니다. macOS 및 Windows는 실제 하드웨어에서 지원되지 않습니다. SocketCAN에는 Linux 커널이 필요합니다. 기본 설치를 사용해야 합니다., 안정적인 CAN 타이밍을 위해 Docker 또는 WSL2가 아닙니다.
파이썬
Python 3.10(Ubuntu 22.04와 함께 번들로 제공) SDK는 Python 3.10 이상을 대상으로 합니다. 시작하기 전에 pip 및 venv를 설치하십시오.
sudo apt update
sudo apt install python3-pip python3-venv -yROS2
ROS2 Humble Hawksbill(Ubuntu 22.04) 또는 ROS2 Iron Irwini(Ubuntu 22.04/23.04). Humble은 LTS 버전이며 안정성을 위해 권장됩니다. 전체 설치에는 약 15분 정도 소요됩니다.
# Add ROS2 apt repo (abbreviated — full steps in setup guide)
sudo apt install ros-humble-desktop ros-humble-ros2-control \
ros-humble-ros2-controllers -ySocketCAN 드라이버
Linux 커널에 내장되어 있습니다. 커널 모듈을 로드하고 CAN 인터페이스를 구성하기만 하면 됩니다.
sudo modprobe can
sudo modprobe can_raw
sudo modprobe slcan # for USB CAN adapters오픈암 SDK
pip install roboticscenter설치 openarm_can 그리고 모든 Python 종속성. 참조 소프트웨어 페이지 전체 SDK 설정 및 Wiki의 SDK 빠른 시작.
르로봇(데이터 수집용)
pip install lerobot에피소드를 LeRobot / HuggingFace 데이터 세트 형식으로 녹화하고 변환하는 데 필요합니다. 참조 데이터 수집 페이지 전체 작업흐름을 위해.
시뮬레이션(선택 사항 - 하드웨어가 필요하지 않음)
ROS2 가짜 하드웨어 모드를 사용하면 하드웨어 없이 전체 소프트웨어 스택을 실행할 수 있습니다.
ros2 launch openarm_ros2 openarm.launch.py \
use_fake_hardware:=trueMuJoCo 및 Isaac Sim은 물리 시뮬레이션 및 합성 데이터 생성에도 지원됩니다. 참조 소프트웨어 → 시뮬레이션 섹션 설정을 위해.
전체 경로 후에 수행할 수 있는 작업
7단계를 모두 완료한 후(첫 번째 학습 데이터세트를 통해 언박싱) 다음을 수행할 수 있습니다.
openarm_ros2 궤도 계획 및 상태 게시를 위한 패키지
도움을 받는 방법
당신은 혼자 가지 않을 것입니다. 각 단계마다 질문을 할 수 있는 곳은 다음과 같습니다.