Índice de Tutoriais Paxini Gen3

Guias passo a passo desde os dados de primeiro contato até políticas de aprendizado de robô sensível ao toque. Comece com o Tutorial 1 se você acabou de concluir a configuração do software. Vá para o Tutorial 3 ou 4 se você já tiver um fluxo de sensor funcionando.

01

Detecção Básica: Leitura do Primeiro Contato

Instale o SDK Paxini, conecte o sensor via USB-C e escreva um script Python de 5 linhas que imprime dados de pressão ao vivo. Execute o visualizador de mapa de calor embutido para confirmar que cada taxel está funcionando. Complete isso antes de qualquer outro tutorial.

Python SDK USB Visualização
~1h
Iniciante
02

Compreendendo Dados Táteis

Aprenda a estrutura espacial da matriz de pressão, calibre os limiares de detecção de contato para seu gripper, implemente uma função de detecção de apreensão e visualize eventos de contato ao longo do tempo. Cobre a diferença entre pressão, força e área de contato.

Formato de Dados Calibração Detecção de Apreensão
~1.5h
Iniciante
03

Sincronizando Tátil com um Braço Robótico

Monte o Gen3 em seu gripper, roteie os cabos USB ao longo do braço e use MultiSourceSync gravar quadros sincronizados (estado do braço, tátil, câmera). Verifique o alinhamento do timestamp e grave um episódio de teste de 10 segundos.

Integração Sincronizar Gerenciamento de Cabos ROS2
~2h
Intermediário
04

Gravando um Conjunto de Dados Tátil do LeRobot

Use o esquema de conjunto de dados estendido do LeRobot para gravar 50 demonstrações de pegar e colocar com canais táteis. Aplique a lista de verificação de qualidade, sinalize eventos de deslizamento automaticamente e verifique se seu conjunto de dados está pronto para o treinamento de políticas.

LeRobot Conjunto de Dados Qualidade dos Dados HDF5
~2h
Intermediário
05

Treinando uma Política Consciente do Tato

Adicionar observation.tactile como uma modalidade de entrada para a Política ACT ou Difusão. Calcule estatísticas de normalização a partir do seu conjunto de dados, execute o treinamento e avalie em relação a uma linha de base apenas visual em objetos deformáveis ​​e transparentes.

ACT Treinamento de Políticas Aprendizado por Imit ação Avaliação
~1.5h
Intermediário
06

Detecção de Qualidade de Pegada em Tempo Real

Implemente um classificador online leve que funcione na taxa do sensor (500 Hz) e sinalize pegadas instáveis em tempo real. Use a saída como um sinal de recompensa para adaptação de políticas online.

Em Breve
~2h
Avançado
🎓

Prefere um caminho de aprendizado estruturado?

Os Tutoriais 1–5 acima são as mesmas unidades do oficial Caminho de Aprendizado Paxini Gen3 — um currículo sequencial de 8 horas com verificações de conclusão, estimativas de tempo e acompanhamento de progresso. Comece por aí se você é novo em sensoriamento tátil.

Vá para o Caminho de Aprendizado →