如何使用myController Exoskeleton獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)
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在這個(gè)項(xiàng)目中,我們使用可穿戴式動(dòng)作捕捉設(shè)備myController S570來收集Ubuntu 20.04上的人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)將被輸入LeRobot,這是一個(gè)開源的示范學(xué)習(xí)(LfD)平臺(tái),使機(jī)器人能夠通過模仿人類示范來學(xué)習(xí)任務(wù)。
S570提供來自多個(gè)自由度的實(shí)時(shí)方向和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),使其成為遠(yuǎn)程操作和機(jī)器人訓(xùn)練應(yīng)用的理想選擇。
LeRobot
LeRobot是一個(gè)基于ROS的開源模塊化機(jī)器人平臺(tái),專為快速原型和現(xiàn)實(shí)世界的機(jī)器人控制而設(shè)計(jì)。它支持與各種硬件和人工智能模型輕松集成。
確保使用帶有CUDA內(nèi)核的GPU設(shè)備;否則,將無法成功安裝環(huán)境。
myController S570
myController S570具有高度兼容性,可輕松適應(yīng)工業(yè)應(yīng)用中廣泛使用的協(xié)作機(jī)器人。其輕巧的外骨骼確保易于攜帶,同時(shí)支持高達(dá)14個(gè)自由度(DOF)。配備2個(gè)操縱桿和2個(gè)按鈕,非常適合遠(yuǎn)程操作,無人任務(wù)研究和數(shù)據(jù)采集,使其成為工業(yè)自動(dòng)化和工作站設(shè)置的理想工具。
安裝前,需要做好以下準(zhǔn)備工作:
●Python 3.8+
●環(huán)境管理Miniconda
●Git和pip
1.1安裝Git工具
1.2安裝Miniconda
當(dāng)出現(xiàn)提示時(shí),選擇“yes”初始化Conda。
關(guān)閉并重新打開您的終端或運(yùn)行:
1.3創(chuàng)建Conda環(huán)境
1.4克隆LeRobot存儲(chǔ)庫
1.5安裝Python依賴項(xiàng)
2. 安裝“myController S570”的ROS包
2.1構(gòu)建ROS工作區(qū)
3將數(shù)據(jù)收集腳本放入目錄
創(chuàng)建一個(gè)新文件,將代碼復(fù)制到其中,并將其保存為“data_record.py”。
4. 運(yùn)行數(shù)據(jù)采集
在ROS環(huán)境中為myController運(yùn)行RViz進(jìn)程,然后執(zhí)行數(shù)據(jù)收集腳本。腳本將自動(dòng)從ROS主題訂閱機(jī)器人手臂關(guān)節(jié)狀態(tài)和外部攝像機(jī)數(shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)處理,并保存到文件中。
總結(jié)
本文簡要介紹了如何使用myController S570為LeRobot生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在下一階段,我們將集成一個(gè)真實(shí)的機(jī)械臂myCobot 280進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和模型訓(xùn)練,旨在通過LeRobot框架實(shí)現(xiàn)機(jī)械臂控制。我們也期待著更多的研究人員探索外骨骼在先進(jìn)科學(xué)應(yīng)用中的潛力。
本文編譯自hackster.io