Paxini Gen3 튜토리얼 색인
최초 접촉 데이터부터 촉각 인식 로봇 학습 정책까지 단계별 안내입니다. 방금 소프트웨어 설정을 완료한 경우 튜토리얼 1부터 시작하십시오. 이미 작동 중인 센서 스트림이 있는 경우 튜토리얼 3 또는 4로 이동하세요.
기본 감지: 첫 접촉 판독
Paxini SDK를 설치하고, USB-C를 통해 센서를 연결하고, 실시간 압력 데이터를 인쇄하는 5줄 Python 스크립트를 작성하세요. 내장된 히트맵 시각화 도구를 실행하여 모든 탁셀이 작동하는지 확인하세요. 다른 튜토리얼보다 먼저 이 튜토리얼을 완료하세요.
촉각 데이터 이해
압력 배열의 공간 구조를 알아보고, 그리퍼의 접촉 감지 임계값을 보정하고, 파악 감지 기능을 구현하고, 시간 경과에 따른 접촉 이벤트를 시각화하세요. 압력, 힘, 접촉 면적의 차이를 다룹니다.
로봇 팔과 촉각 동기화
그리퍼에 Gen3를 장착하고 USB 케이블을 암을 따라 배선한 다음 사용하세요. MultiSourceSync 동기화된(팔 상태, 촉각, 카메라) 프레임을 기록합니다. 타임스탬프 정렬을 확인하고 10초 테스트 에피소드를 녹화합니다.
LeRobot 촉각 데이터 세트 기록
확장된 LeRobot 데이터 세트 스키마를 사용하여 촉각 채널을 통해 50개의 파악 및 배치 시연을 기록합니다. 품질 체크리스트를 적용하고, 슬립 이벤트에 자동으로 플래그를 지정하고, 데이터 세트가 정책 교육을 위한 준비가 되었는지 확인하세요.
촉각 인식 정책 교육
추가하다 observation.tactile ACT 또는 확산 정책의 입력 양식으로 사용됩니다. 데이터세트에서 정규화 통계를 계산하고, 교육을 실행하고, 변형 가능하고 투명한 개체에 대한 비전 전용 기준선을 기준으로 평가합니다.
실시간 파악 품질 감지
센서 속도(500Hz)로 실행되고 불안정한 파악을 실시간으로 표시하는 경량 온라인 분류기를 구현합니다. 출력을 온라인 정책 적응에 대한 보상 신호로 사용합니다.
체계적인 학습 과정을 선호하시나요?
위의 튜토리얼 1~5는 공식 튜토리얼과 동일한 단위입니다. Paxini Gen3 학습 경로 — 완료 확인, 예상 시간 및 진행 상황 추적 기능을 갖춘 순차적인 8시간 커리큘럼입니다. 촉각 감지를 처음 사용하는 경우 여기에서 시작하세요.