与机器人手臂同步触摸器

五个单元中的3个 · 臂部集成 · ~ 2 小时

在这个单元中,你将将Gen3在你的抓住器上物理安装,沿着手臂路线USB电缆,并使用MultiSourceSync记录同步的手臂关节状态 +触觉 +摄像头框架,

步骤 1 身体装备

戴着感应器在抓住器上

通过传感器运送的安装适配器.对于平面面抓住器 (Robotiq 2F,定制3D打印):将粘贴贴在抓住器手指尖上,坚定按住传感器30秒,然后用M2螺丝通过角孔固定.在施加任何负载之前,允许粘贴完全愈合 (30分钟至少).

曲的手指尖 (Allegro,Orca Hand fingerpad):使用可合的粘贴装置 (含).传感器机身足够灵活,可以适应直径高达20mm的曲线.

感觉表面是平面面,面积细格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格格

步骤 2 电缆路由

沿臂路线的USB电缆

沿着手臂链接向手腕,然后向前臂上移动传感器USB-C线程,然后在最终效应器之前安装在最后链接上USB枢纽.使用螺旋线缆包裹或粘接线缆剪辑 (不含).

• 在手臂工作空间中,缆不得在任何关节角落上紧.
• 路线电缆与臂链平行,而不是横向 横向路线在关节上产生扭矩.
• 每1015厘米就固定电缆剪贴,以防止电缆在臂部运动时抓住障碍物.
• 腕部的USB枢纽应固定 (不浮动),以防止快速运动时连接器应受到压力.

USB枢纽放置机器人手腕上设置的电源USB 3.0枢纽是多传感器设置的最清洁解决方案.从枢纽到主机PC的USB电缆沿着臂缆捆绑运行.如果臂的工作空间受到限制,对于单传感器设置,传感器电缆可以直接运行到主机PC.

步骤3 同步录音

与多源Sync同步录音

通过包装手臂SDK的联合状态读器,实现手臂界面:

导入 paxini从paxini.sync导入 MultiSourceSync导入时间 #最小臂接口 适应你的手臂SDK类 ArmInterface: def get_joint_state(self): #返回命令'位置','速度','时间标签_ns'返回你的_arm_sdk.read_joint_state() 臂 = ArmInterface() 传感器 = paxini.Sensor) 传感器.calibrate(() 交代 = MultiSourceSync(传感器=手臂,txt=txt,max__ms=5.0 #拒绝双双与 >5ms差距打印 () "全程同步流 动你的手臂和抓住一些触摸的东西,手臂,txt.n\\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n

步骤 4 检查时间标签的配合

检查同步质量

在记录实际数据集之前,请检查时间标是否符合您的耐受性.SDK提供了同步诊断功能:

记录10秒的测试集,并从paxini.sync进口MultiSourceRecorder检查同步质量,检查_sync_quality recorder = MultiSourceRecorder(arm=arm,sensor=sensor, output_dir="./test_recordings/", episode_prefix="sync_test") 记录器.start_prefix="sync_test") 时间.sleep(10) # 10秒 在这个记录器中移动手臂和抓住.结束_episode) # 检查保存的集段报告 =检查_dtc_quality("/test_recordings/sync_dtc_hdf5") 打印报告.总结 )) 搜索: 10._\\\msmsms, max.

如果最大_dt_ms 超过10ms,则你的手臂SDK将返回旧状态. 检查手臂SDK投票率是否匹配传感器率.对于基于ROS2的手臂,请确保联合状态出版商没有被消息队列深度缩.

典型的同步质量数字平均_dt_ms:0.52.0 ms.最大_dt_ms:38 ms. 掉落的框架:00.5%. 这些数字表明机器人学习数据收集的可靠同步.

单元3完成,当...

T0仍然在各种配置中找到手臂的传感器. 10 秒的同步录音完成,没有错误,而T1报告的平均值在 3.0 ms 以下.

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