시작하기 전: 필요한 것

무엇을 구축할 것인가

이 경로가 끝나면 작업을 수행하게 됩니다. 픽 앤 플레이스 정책 OpenArm에서 실시간으로 실행 중입니다. 팔을 원격 조작하여 50개의 데모를 수집하고 해당 데모에 대한 ACT 모방 학습 정책을 훈련한 후 배포합니다. 팔은 자동으로 작업을 완료하므로 사람의 입력이 필요하지 않습니다.

이것은 장난감의 예가 아닙니다. 이는 대규모 로봇 학습 데이터를 수집하는 연구실에서 사용하는 것과 동일한 워크플로입니다. 한 번만 수행하면 모든 작업에 적용할 수 있습니다.

하드웨어 체크리스트

단원 1을 시작하기 전에 아래 항목이 모두 준비되어 있는지 확인하세요.

• 오픈암 101 — 6-DOF 로봇 팔. 여기서 주문하세요 아직 하지 않았다면. 배송에는 영업일 기준 3~5일이 소요됩니다.
• USB-C-USB-A 케이블 — 컴퓨터에 처음 연결하는 경우. 짧은(0.5~1m) 케이블이 관리하기 더 쉽습니다.
• 전원공급장치 — 상자에 포함되어 있습니다. 손상 없이 도착했는지 확인하세요. 암에는 24V DC가 필요합니다.
• 작업 공간 지우기 — 평면이 최소 60cm × 60cm 이상이어야 합니다. 팔의 도달 범위는 ~ 50cm입니다. 손이 닿는 곳에 있는 깨지기 쉬운 물건은 모두 제거하세요.
• 장착 옵션 - 클램프 마운트 또는 볼트다운 플레이트. 팔은 작동 중에 독립되어 있어서는 안 됩니다. 두 가지 옵션 모두 상자에 들어 있습니다.
• 원격조작 장치 — 리더 암으로 사용되는 예비 OpenArm(권장) 또는 VR 컨트롤러. 자세한 내용은 3단원에서 확인하세요.

물리적 하드웨어가 없나요? 시뮬레이션에서 이 경로의 대부분을 완료할 수 있습니다. 참조 시뮬레이션 설정 가이드 1호 전.

소프트웨어 체크리스트

이는 소프트웨어 요구사항입니다. 계속 진행하기 전에 각 항목을 확인하세요.

• 우분투 22.04 또는 24.04 — ROS 2 및 SocketCAN에 필요합니다. VM이 작동합니다. 실시간 성능에는 이중 부팅이 더 좋습니다. macOS 및 Windows는 하드웨어 작동을 지원하지 않습니다.
• 파이썬 3.10 이상 - 달리다 python3 --version 확인하기. 다음을 통해 설치 sudo apt install python3.10 필요한 경우.
• 핍과 Venv - 달리다 pip3 --version. 다음을 통해 설치 sudo apt install python3-pip python3-venv.
• 힘내 - 달리다 git --version. 다음을 통해 설치 sudo apt install git.
• ~15GB의 여유 디스크 공간 — ROS 2, SDK, LeRobot 및 데이터 세트의 경우. 훈련 데이터세트는 커질 수 있습니다.
• GPU(선택 사항이지만 Unit 5에는 권장됨) — 8GB 이상의 VRAM을 갖춘 NVIDIA GPU는 ACT 훈련 속도를 ~3시간에서 ~45분으로 향상시킵니다. CPU에 대한 훈련은 가능하지만 느립니다. Cloud GPU 옵션은 5단원에서 다룹니다.

예상 시간

이는 낙관적인 추정이 아닌 현실적인 추정이다. 문제 해결 시간을 고려하세요.

당신은 한 번에 그 길을 완료할 필요가 없습니다. 단원 1~4는 최대 2개의 세션에 걸쳐 수행해야 합니다(하드웨어 설정은 중단한 부분부터 시작하면 더 쉽습니다). 단원 5 교육은 무인으로 실행할 수 있습니다. 잠들기 전에 시작하세요.

도움을 받는 방법

당신은 혼자가 아닐 것입니다. 문제가 발생하면 다음 리소스를 다음 순서로 사용하세요.

1. 확인해보세요 완료 확인 당신이 속해 있는 어떤 유닛의 맨 아래에 있는 — 무엇을 찾아야 할지 정확히 알려주는 경우가 많습니다.
2. 읽기 문제 해결 섹션 단원 2와 단원 3에서는 연결 및 원격 운용 문제에 대한 사례의 80%를 다룹니다.
3. 에 게시 OpenArm 포럼 스레드 — Ubuntu 버전, 정확한 오류 메시지, 현재 속한 단위를 포함하세요.
4. 가입하다 SVRC 디스코드 #openarm-path — PST 기준 주간 시간 동안 더 빠른 응답.

차단된 상태에서는 다음 유닛으로 넘어가지 마세요. 경로는 설계상 순차적입니다. 즉, 단위 2에서 정체된다는 것은 일반적으로 단위 1이 완전히 완료되지 않았음을 의미합니다.