Руководство по установке OpenArm 101

Прежде чем начать

• Убедитесь, что у вас есть свободное рабочее пространство размером 1 м × 1 м на устойчивой поверхности.
• Подготовьте ноутбук с Ubuntu 22.04 (работает виртуальная машина, предпочтительнее родная версия)
• Держите руку в рабочем состоянии выключенный во время физического осмотра ниже

В коробке

Контрольный список проверок

• Все 8 шарниров вращаются свободно (без скрежетания и сопротивления)
• Прокладка кабеля вдоль корпуса руки не повреждена.
• Разъем питания не поврежден
• Аварийная остановка доступна и функциональна

Системные требования

• Ubuntu 22.04 LTS (рекомендуется) или 20.04.
• Питон 3.10+
• ROS2 Скромный
• Адаптер USB-CAN (CAN-совместимый или совместимый — должен поддерживать CAN FD для полной скорости передачи данных 5 Мбит/с)

Шаг 2a — Конфигурация идентификатора двигателя

Перед любой настройкой программного обеспечения каждому двигателю Damiao необходимо присвоить CAN ID. Это однократное действие, выполняемое в Windows с помощью отладчика Damiao USB CAN.

Используйте приведенную ниже таблицу в качестве канонического идентификатора для каждого соединения (J1–J8):

Шаг 2b — Установите пакеты OpenArm

На вашем компьютере с Ubuntu установите все необходимые пакеты из официального PPA OpenArm:

sudo apt install -y software-properties-common
sudo add-apt-repository -y ppa:openarm/main
sudo apt update
sudo apt install -y \
  can-utils \
  iproute2 \
  libeigen3-dev \
  libopenarm-can-dev \
  liborocos-kdl-dev \
  liburdfdom-dev \
  liburdfdom-headers-dev \
  libyaml-cpp-dev \
  openarm-can-utils

Шаг 2c — Настройка интерфейса CAN (CAN FD)

Двигатели OpenArm поддерживают как CAN 2.0, так и CAN FD. Рекомендуется CAN FD — он обрабатывает фазу данных со скоростью 5 Мбит/с и поддерживает полезную нагрузку до 64 байт, необходимую для полной пропускной способности двигателя Damiao.

Рекомендуется — используйте помощник OpenArm:

# CAN FD, 1M nominal / 5M data (recommended for single arm)
openarm-can-configure-socketcan can0 -fd -b 1000000 -d 5000000

# CAN 2.0 fallback (1M baud, no FD)
openarm-can-configure-socketcan can0

# 4-arm bimanual setup (can0–can3)
openarm-can-configure-socketcan-4-arms -fd

# Verify the interface is UP
ip link show can0

Ручные команды ip link (если не использовать помощник):

# CAN 2.0
sudo ip link set can0 down
sudo ip link set can0 type can bitrate 1000000
sudo ip link set can0 up

# CAN FD — 1M nominal / 5M data
sudo ip link set can0 down
sudo ip link set can0 type can bitrate 1000000 dbitrate 5000000 fd on
sudo ip link set can0 up

Шаг 2d — Команды управления двигателем и отладка

Используйте эти cansend команды для низкоуровневой отладки. Прежде чем отправлять какие-либо команды, сначала проверьте шину:

# Monitor all CAN frames
candump -x can0

# Change motor baudrate (replace 1 with target motor CAN ID)
openarm-can-change-baudrate --baudrate 5000000 --canid 1 --socketcan can0
# Persist across power cycles (max ~10,000 flash writes per motor — use sparingly)
openarm-can-change-baudrate --baudrate 5000000 --canid 1 --socketcan can0 --flash

CAN 2.0 управление двигателем - заменять 001 с идентификатором передатчика целевого соединения из таблицы выше:

# Clear motor error
cansend can0 001#FFFFFFFFFFFFFFFB
# Enable motor
cansend can0 001#FFFFFFFFFFFFFFFC
# Disable motor
cansend can0 001#FFFFFFFFFFFFFFFD

CAN FD управление двигателем — обратите внимание на доп. #1 после ## (флаг BRS):

# Clear motor error
cansend can0 001##1FFFFFFFFFFFFFFFB
# Enable motor
cansend can0 001##1FFFFFFFFFFFFFFFC
# Disable motor
cansend can0 001##1FFFFFFFFFFFFFFFD

Состояние светодиода двигателя

Каждый двигатель Damiao имеет встроенный светодиод, показывающий текущее состояние. Используйте это для быстрой проверки работоспособности после включения:

Шаг 2e — Установите пакеты ROS2

sudo apt install ros-humble-ros2-control ros-humble-ros2-controllers
git clone https://github.com/enactic/openarm_ros2
cd openarm_ros2 && colcon build

Установить Python SDK

pip install roboticscenter
python -c "import roboticscenter; print('SDK ready')"

Начните с поддельного оборудования (безопасно — никакого физического перемещения)

Всегда проверяйте в моделировании, прежде чем перемещать реальную руку. Запустите файл запуска с помощью use_fake_hardware:=true — CAN-соединение не требуется:

ros2 launch openarm_ros2 openarm.launch.py use_fake_hardware:=true
ros2 run openarm_ros2 test_trajectory

Откройте RViz, чтобы убедиться, что смоделированная рука правильно движется по тестовой траектории. Все 8 суставов должны анимироваться плавно.

Переключитесь на реальное оборудование

Как только симуляция будет выглядеть корректно, подключите CAN-адаптер и включите манипулятор:

ros2 launch openarm_ros2 openarm.launch.py

Отправить первую команду движения (исходное положение)

ros2 action send_goal /joint_trajectory_controller/follow_joint_trajectory \
  control_msgs/action/FollowJointTrajectory "{...}"

Совместные нулевые положения должны соответствовать физической реальности для точного управления. Неправильно откалиброванные соединения приводят к сбоям в политике на последующих этапах — не пропускайте этот шаг.

Процедура возврата в исходное положение

1. Включите питание, когда рука находится в заведомо безопасном положении (примерно выдвинута, вдали от препятствий).
2. Запустите сценарий возвращения:

   ros2 run openarm_ros2 homing

3. Скрипт предложит вам вручную довести каждый сустав до упора — двигайтесь медленно.
4. Подтвердите, что нулевое положение сохранено для каждого соединения при появлении соответствующего запроса.

Проверка калибровки

ros2 topic echo /joint_states  # check all positions read near zero

Выберите свое операторское устройство

Подключить операторское устройство

ros2 launch openarm_ros2 teleop.launch.py operator:=wuji_hand

Проверьте задержку

Целевая сквозная задержка составляет менее 50 мс. Запустите тест задержки и проверьте:

ros2 run openarm_ros2 latency_check

Выберите формат данных

• ЛеРобот (рекомендуется) — специально создан для имитационного обучения и модельного обучения.
• RLDS — совместим с Open-X-Embodiment и наборами данных кросс-роботов

Начать запись

ros2 launch openarm_ros2 record.launch.py \
  output_format:=lerobot \
  task_name:=pick_and_place \
  episode_id:=0

Каждый эпизод сохраняется как отдельный файл с состояниями суставов, кадрами камеры и метками действий. Запустите несколько выпусков, а затем используйте платформу SVRC для просмотра и фильтрации.

Контрольный список качества эпизода

• Видео с камер синхронизированы (временные метки в пределах 5 мс)
• Состояния суставов зарегистрированы при частоте ≥ 50 Гц.
• Ярлыки действий соответствуют продемонстрированному поведению.
• Неудачные эпизоды помечаются для исключения, а не удаляются.

Рекомендуемые модели для OpenArm

• ACT (Чанкирующий трансформатор действия) — лучше всего подходит для выбора и размещения. Прогнозирует фрагменты действий на основе наблюдений камеры.
• Политика распространения — лучше всего подходит для задач, требующих большого количества контактов. Генерирует плавные траектории посредством шумоподавления.
• OpenVLA — лучше всего подходит для задач, связанных с языком. Сочетает понимание языка видения с действиями робота.

Точная настройка ACT для ваших данных

pip install lerobot
python train.py --config act_openarm --data-path ./recordings/

Обучение на потребительском графическом процессоре (RTX 3090 или лучше) обычно занимает 2–4 часа для 50 эпизодов. Используйте --resume флаг, чтобы продолжить с контрольной точки.

Развертывание на Edge

ros2 launch openarm_ros2 inference.launch.py \
  model_path:=./checkpoints/best.pt

Узел вывода считывает кадры камеры, запускает модель и публикует совместные команды с контрольной частотой. Задержка вывода цели составляет менее 20 мс для управления в реальном времени.