오픈아름 1: 캔버스 해제부터 첫 번째 훈련 정책까지

OpenArm에서 실제 모방 학습 정책을 실행하는 구조화되고 순서적인 경로입니다. 로봇 경험이 필요하지 않습니다. Linux 기본과 Python만 필요합니다.

전체 시간 ~ 12시간

어려움 초보자 에 편리

하드웨어 OpenArm 1 + USB-C 케이블

리눅스 기본 조건, 파이썬 기본 조건

시뮬레이션 옵션 [예 SIM 설정 안내서]

훈련된 정책으로 픽 앤 플레이스 데모를 만들게

시작 하기 전 에 이 필요조건 을 확인 하십시오

• 리눅스 터미널 (CD, ls, pip 설치) 에 편리하다
• Python 3.10 이상의 설치
• OpenArm 1 또는 시뮬레이션 환경에 액세스
• 우분투 22.04 또는 24.04을 실행하는 기계 (VM는 괜찮습니다)
• 여러 세션에서 총 12시간 정도

자격을 갖추고 있는지 확실하지 않나요? [Unit 0] (T2) (T2) 이 이 질문에 대답하기 위해 특별히 존재합니다.

당신 의 길 은 한 번만 볼 때

각 단위에는 명확한 완료 검증이 있습니다.

[

0

시작 하기 전 에: 필요 가 필요 한 것

하드웨어 체크리스트, 소프트웨어 체크리스트, 시간 추정, 그리고 도움을 구할 수 있는 곳. 기술적인 내용도 없습니다.

~ 20분 · 코드 없습니다

[T3]

1

팔 을 움직이도록 해야 한다

박스를 풀고 연결하고 SocketCAN와 ROS 2를 설치하고, 웹 UI를 통해 팔을 처음으로 움직입니다.

~ 2시간

[T4]

2

SDK 및 연결이 필요한 것을 설치

OpenArm Python SDK를 설치하고 실시간 연결 테스트를 실행하고 가장 일반적인 세 가지 오류를 수정하십시오.

~ 1.5시간

[T5]

3

필요 한 손 으로 팔 을 제어 하십시오

텔레오퍼레이션이란 무엇이고 왜 훈련 데이터를 생성하는지 이해하세요. 세션을 설정하고 5분 연속으로 텔레오퍼레이션을 진행하세요.

~ 2시간

[T6]

4

첫 번째 데이터 세트를 기록

데이터 품질이 양보다 중요하다는 이유를 알아보세요. 레로봇 형식으로 50개의 깨끗한 픽앤플레이 시범을 기록하세요.

~ 2시간

[T7]

5

첫 번째 정책 을 훈련 시키십시오

데이터 세트에 ACT 정책을 훈련하세요. 훈련 곡선을 이해하고 언제 멈출지 알 수 있습니다. 목표: > 70%의 성공률.

~ 3시간

[T8]

6

필요 한 일 을 배치 하고 개선

실제 팔에 정책을 실행하고 체계적으로 평가하고 데이터 플라이휠을 시작하세요. 목표: 7/10 자율성 성공률.

~ 1.5시간

[T9]

시간 분할

Unit	Topic	Time
Unit 0	Orientation	~20 min
Unit 1	Hardware Setup	~2 h
Unit 2	SDK & Connection	~1.5 h
Unit 3	First 원격조작	~2 h
Unit 4	Data Collection	~2 h
Unit 5	Policy Training	~3 h
Unit 6	Deploy & Improve	~1.5 h
Total	~12 h 20 min

Start Unit 0 오리엔테이션 →

20분 정도 걸립니다. 기술적인 내용도 없습니다. 경로가 시작되기 전에 모든 것을 가지고 있는지 확인합니다.