OpenArm 기술 문서
OpenArm을 사용하여 구축하는 팀을 위한 인터페이스 참고 사항, 제어 스택, 배포 워크플로 및 통합 참조 자료입니다.
시스템 범위
OpenArm은 밀봉된 블랙박스가 아닌 연구용 조작 플랫폼으로 설계되었습니다. 이 시스템은 하드웨어, 소프트웨어 및 데이터 수집이 정렬된 상태로 유지되어야 하는 실제 로봇 학습, 원격 조작, 시뮬레이션-실제 반복 및 접촉이 많은 워크플로우를 지원하기 위한 것입니다.
하드웨어 아키텍처
코어 암은 인간과 유사한 중복성을 갖춘 7-DOF 의인화 구조를 사용하여 데모 궤적을 자연스럽게 매핑하고 장애물 주변에서 보다 강력한 모션 계획을 수립할 수 있습니다. 기계 프레임은 모듈식 알루미늄과 균일한 장착 전략을 사용하므로 팀은 전체 시스템을 재구축하지 않고도 엔드 이펙터, 고정 장치 및 보조 센서를 교체할 수 있습니다.
기계식 엔벨로프, 페이로드 및 장착 세부 정보는 전용 문서를 참조하세요. 오픈암 사양 페이지.
제어 인터페이스
OpenArm은 표준 동작 실행을 위한 위치 제어, 고주파수 외부 루프를 위한 속도 제어, 호환 상호 작용을 위한 임피던스 제어, 접촉에 민감한 작업을 위한 힘 중심 모드 등 평가 및 배포 중에 대부분의 팀에 필요한 제어 패턴을 지원합니다. 데모가 많은 데이터 수집 설정에는 중력 보상 및 양방향 원격 조작이 가능합니다.
권장 설정 — 초기 작업 수집 중에 원격 조작 및 중력 보상을 사용한 다음 접촉 일관성이 향상되면 임피던스 또는 힘 인식 정책으로 전환합니다.
소프트웨어 스택
OpenArm은 ROS2 기반 로봇 워크플로와 원활하게 작동하도록 제작되었습니다. 예상되는 스택에는 로봇 설명 자산, 상태 게시, 제어 노드, 로깅 및 시뮬레이션 환경에 대한 브리지가 포함됩니다. 시뮬레이션 지원은 MuJoCo 및 Isaac Sim을 중심으로 설계되었으므로 팀은 실제 실행과 시뮬레이션 실행 전반에서 상태 정의, 동작 공간 및 평가 규칙을 일관되게 유지할 수 있습니다.
보다 소프트웨어 및 시뮬레이션 환경 수준 세부정보를 확인하세요.
통합 워크플로우
일반적인 통합 순서는 다음과 같습니다. 기계적 장착 및 작업 공간 정리 확인, 공동 상태 스트리밍 및 보정 확인, 위험도가 낮은 위치 동작 실행, 원격 조작 또는 임피던스 모드 활성화, 로깅 및 작업 메타데이터 연결, 구조화된 데이터 수집 또는 정책 평가로 이동합니다. 이 단계적 흐름은 발생 위험을 줄이고 센서, 엔드 이펙터 또는 데이터 스키마가 변경될 때 디버깅을 더 쉽게 만듭니다.
데이터 수집 준비
OpenArm은 목표가 단순한 모션 실행이 아니라 데이터 생성일 때 특히 유용합니다. 시스템은 데모, 실패, 재시도, 접촉 상태 및 운영자 개입이 모두 재사용 가능한 교육 데이터가 될 수 있도록 설계되었습니다. 그렇기 때문에 문서는 로봇을 하나의 정적인 제품 시트로 취급하지 않고 하드웨어, 소프트웨어, 안전 및 데이터 수집 전반에 걸쳐 분할됩니다.
보다 OpenArm 데이터 수집 권장되는 워크플로에 대해