reBot Arm B601-DM 向け Pinocchio と MeshCat 入門

traj_sim_geodesic

ヒント

このサンプルコードは、単一モーター制御、順運動学 / 逆運動学の制御とテスト、アームのゼロ位置設定とモーター角度読み取り、MeshCat 可視化システムなどを含む、ロボットアームのモーターや姿勢の制御に使用できます。

Pinocchio は、ロボットの動力学解析と最適化のためのオープンソースライブラリです。効率的な順 / 逆運動学、動力学計算、および軌道計画機能を提供します。MeshCat は、ロボットの状態や動作軌跡をリアルタイムに表示できる Web ベースの 3D 可視化ツールです。

このプロジェクトは、Pinocchio の強力な計算機能と MeshCat の直感的な可視化を組み合わせ、reBot Arm B601-DM 向けに完全な運動学解析およびデバッグツール一式を提供します。

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プロジェクトの特長

完全な運動学解析
順運動学（FK）および逆運動学（IK）計算をサポートし、ロボットアームのエンドエフェクタ姿勢をリアルタイムに求めることができます。
リアルタイム 3D 可視化
ブラウザ上の MeshCat を通じて、ロボットアームの状態と動作軌跡をリアルタイムに表示でき、追加ソフトウェアは不要です。
軌道計画とトラッキング
SE(3) 測地線軌道計画を実装し、CLIK（Closed-Loop Inverse Kinematics）トラッキング制御をサポートします。
重力補償制御
Pinocchio の動力学モデルに基づいて関節の重力トルクを計算し、ロボットアームの「フローティング」効果を実現します。
オープンソース & 拡張性
すべてのコードはオープンソースであり、ユーザーはニーズに応じて制御アルゴリズムや可視化効果をカスタマイズできます。

仕様

このチュートリアルのハードウェアは Seeed Studio によって提供されています。

パラメータ	仕様
ロボットアームモデル	reBot Arm B601-DM
自由度	6-DOF + グリッパ
モーターモデル	Damiao DM4340 / DM4310
通信方式	USB-CAN アダプタ経由の CAN バス
動作電圧	24V DC
制御方法	PC
推奨動作温度範囲	0°C ～ 40°C

部品表（BOM）

コンポーネント	数量	同梱
reBot Arm B601-DM ロボットアーム	1	✅
USB2CAN シリアルブリッジ	1	✅
電源アダプタ（24V）	1	✅
USB-C ケーブル	1	✅
グリッパ	1	✅

注意

Seeed Studio はハードウェア品質にのみ責任を負います。チュートリアルは公式ドキュメントに厳密に従って更新されています。解決できないソフトウェアや環境の問題に遭遇した場合は、まずドキュメント末尾の FAQ を参照するか、カスタマーサービスに連絡して SeeedStudio Lerobot 交流グループに参加し、問い合わせてください。

動作環境要件

項目	要件
Python	3.10+
オペレーティングシステム	Ubuntu 22.04+
通信インターフェース	USB2CAN シリアルブリッジまたは CAN インターフェース

インストール手順

ステップ 1. uv をインストール（未インストールの場合）

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

ステップ 2. 環境を同期（すべての依存関係をインストール）

git clone https://github.com/vectorBH6/reBotArm_control_py.git
cd reBotArm_control_py
uv sync

ヒント

uv sync は（存在しない場合は）自動的に仮想環境を作成し、pyproject.toml と uv.lock に従ってすべての依存関係をインストールします。

デバッグツールの紹介

権限設定

ハードウェア制御のサンプルを実行する前に、デバイスの権限を設定する必要があります：

# Set serial device permissions (Damiao USB2CAN)
sudo chmod 666 /dev/ttyACM0

# Or set CAN device permissions (e.g., can0)
sudo chmod 666 /dev/can0

単一モーター制御コンソール（`0x01damiao_test.py`）

motorbridge SDK を使用して、単一モーターを直接テストします。

実行方法:

uv run python example/0x01damiao_test.py

インタラクティブコマンド:

コマンド	説明
`enable` / `disable`	モーターを有効化 / 無効化
`set_zero`	ゼロ位置を設定
`state`	ステータスを表示
`mode mit`	MIT モード
`mode posvel`	位置・速度モード、PID パラメータを追加可能
`mode vel`	純粋な速度モード

ゼロ点キャリブレーションと角度モニタリング（`2_zero_and_read.py`）

すべての関節のゼロ点を自動的に設定し、関節角度をリアルタイムに表示します。

実行方法:

uv run python example/2_zero_and_read.py

# Example Output
-0.12  +0.23  -6.42  +41.74  -0.45  -0.01  -0.01

MIT 制御モード（`3_mit_control.py`）

すべての関節に対して目標角度を入力し、MIT 制御モードでモーター制御を行います。通常、力制御、インピーダンス制御、または高い動的応答が必要なシナリオで使用されます。

実行方法:

uv run python example/3_mit_control.py
> 30 0 0 0 0 0 # Control motor 1 to rotate 30 degrees
> state
  pos (deg): ['+29.99', '+0.00', '-45.00', '+0.00', '+0.00', '+0.00']
> q # Exit system

危険

MIT 制御モードでは、ロボットアームが非常に高速で動作することに注意してください。人や他の機器がアームの動作半径内に入らないようにしてください。

位置・速度制御モード（`4_pos_vel_control.py`）

すべての関節に対して目標角度を入力し、POS_VEL（位置・速度）ハイブリッド制御モードでモーター制御を行います。目標角度に到達する際の動作をよりスムーズかつ制御しやすくし、振動を低減します。

実行方法:

uv run python example/4_pos_vel_control.py
> 30 0 0 0 0 0 # Control motor 1 to rotate 30 degrees
> state
  pos (deg): ['+29.99', '+0.00', '-45.00', '+0.00', '+0.00', '+0.00']
> q # Exit system

運動学テスト

順運動学テスト（`5_fk_test.py`）

関節角度に基づいてエンドエフェクタの姿勢を計算します。

入力: 6 関節角度（度）

出力:

エンドエフェクタ位置（X, Y, Z） — 単位：メートル
回転行列（3×3）
オイラー角（ロール / ピッチ / ヨー） — 単位：度

例:

uv run python example/5_fk_test.py
> 0 0 0 0 0 0
====================================================
  Result / Result
====================================================
  Joint angles (deg): [0. 0. 0. 0. 0. 0.]
  End-effector position (m):
    X = +0.260306
    Y = +0.000000
    Z = +0.191701
  Rotation matrix (R_world^end):
    [+1.000000  +0.000000  -0.000007]
    [+0.000000  +1.000000  +0.000100]
    [+0.000007  -0.000100  +1.000000]
  Euler XYZ (roll, pitch, yaw) [deg]:
    roll   = -0.0057
    pitch  = -0.0004
    yaw    = +0.0000

逆運動学テスト（`6_ik_test.py`）

所望のエンドエフェクタ姿勢に基づいて関節角度を求めます。

入力形式:

位置のみ: <x> <y> <z>（メートル）
位置 + 姿勢: <x> <y> <z> <roll> <pitch> <yaw>（度）

例:

uv run python example/6_ik_test.py

# Usage A
> 0.28 0 0.3  # Position only
====================================================
  Result / Result
====================================================
  Target position : [+0.2800, +0.0000, +0.3000] m
  Converged : Yes
  Iterations: 2000
  Position error: 5.62e-17 m
  Joint angles (deg) [first 6 control joints]:
    joint1     =  -0.0003 deg  (-0.0000 rad)
    joint2     = -22.9687 deg  (-0.4009 rad)
    joint3     = -24.2191 deg  (-0.4227 rad)
    joint4     =  +1.2508 deg  (+0.0218 rad)
    joint5     =  -0.0003 deg  (-0.0000 rad)
    joint6     =  +0.0057 deg  (+0.0001 rad)

# Usage B
> 0.28 0 0.3 0 1 0       # Position + Orientation
====================================================
  Result / Result
====================================================
  Target position   : [+0.2800, +0.0000, +0.3000] m
  Target orientation : [+0.00, +1.00, +0.00] deg
  Converged  : Yes
  Iterations: 2000
  Position error: 6.28e-17 m
  Joint angles (deg) [first 6 control joints]:
    joint1     =  -0.0003 deg  (-0.0000 rad)
    joint2     = -23.3968 deg  (-0.4084 rad)
    joint3     = -25.3018 deg  (-0.4416 rad)
    joint4     =  +2.9054 deg  (+0.0507 rad)
    joint5     =  -0.0003 deg  (-0.0000 rad)
    joint6     =  +0.0057 deg  (+0.0001 rad)

MIT モードでの逆運動学制御（`7_arm_ik_control.py`）

MIT モードで逆運動学（IK）を使用し、ロボットアームのエンドエフェクタが移動すべき 3D 座標（X, Y, Z）と姿勢（オイラー角）を指定します。

入力形式:

位置のみ: <x> <y> <z>（メートル）
位置 + 姿勢: <x> <y> <z> <roll> <pitch> <yaw>（度）
state を入力: 各関節の現在の実際のラジアン値を表示。
end_state を入力: 空間内の現在のエンドエフェクタ実座標（m）とオイラー角（rad）を表示。

実行方法:

uv run python example/7_arm_ik_control.py

#Usage A
> 0.3 0.0 0.4 # Position only (orientation defaults to 0), move the arm end-effector to 0.3 meters forward and 0.4 meters above.

#Usage B
> 0.3 0.0 0.4 0.0 0.0 0.5 # Control both position and orientation: move to the specified position while rotating the wrist yaw angle by 0.5 radians.

> ctrl + c # Exit system

危険

このサンプルコードでは、ロボットアームが非常に高速で動作することに注意してください。人や他の機器がアームの動作半径内に入らないようにしてください。

スムーズな軌道を用いた逆運動学制御（`8_arm_traj_control.py`）

MIT モードで逆運動学（IK）を使用して、目標時間内で一様または滑らかな加減速の動作軌道を自動的に計画し、関節の激しい振動を回避します。

入力形式:

位置のみ: <x> <y> <z>（メートル）
位置 + 姿勢: <x> <y> <z> <roll> <pitch> <yaw>（度）
位置 + 姿勢 + 時間（デフォルト 2.0）: <x> <y> <z> <roll> <pitch> <yaw> <time>（度）
state を入力: 各関節の現在の実際のラジアン値を表示。
end_state を入力: 空間内のエンドエフェクタの現在の実座標（m）とオイラー角（rad）を表示。

実行方法:

uv run python example/8_arm_traj_control.py

#Usage A
> 0.3 0.0 0.4 # Position only, orientation defaults to 0, default movement time is 2.0 seconds

#Usage B
> 0.3 0.0 0.4 0.0 0.0 0.5 # Control both position and orientation: move to the specified position while rotating the wrist yaw angle by 0.5 radians, default movement time is 2.0 seconds

#Usage C
> 0.3 0.0 0.4 0.0 0.0 0.0 5.0 # Move the arm to the specific position and specify 5.0 seconds to slowly move there. (Note: If entering time, the preceding orientation parameters 0 0 0 cannot be omitted)

> ctrl + c # Exit system

重力補償テスト

重力補償制御 (`9_gravity_compensation.py`)

Pinocchio 動力学モデルを使用して関節の重力を補償します。

制御則:

tau = g(q)          — Gravity feedforward
pos = current motor position   — Joint position follows current position
kp = 2, kd = 1     — Uniform stiffness/damping for all joints

期待される動作:

アームは任意の姿勢で「浮遊」できます
手を離しても自重で落下しません
手動で任意の位置に動かすことができます

実行方法:

uv run python example/9_gravity_compensation.py

出力:

各関節の目標トルクをリアルタイム表示（N·m）
Ctrl+C を押して停止および切断

高減衰重力補償制御 (`10_gravity_compensation_lock.py`)

軽微な外力に抵抗する重力補償制御です。

制御則:

注意: 人がアームを押してエンドエフェクタの並進速度が 0.04 m/s を超える、または角速度が 0.08 rad/s を超えると、ロックが解除され、目標角度がリアルタイムに更新されます。

tau = g(q) + integral term  — Gravity feedforward with integral accumulation to eliminate static friction and residual gravity dead zone
pos = target lock angle   — When end-effector velocity is below threshold, target angle locks at current position
kp = 8.0, kd = 1.0  — Increased stiffness to 8.0 in locked state, providing stronger resistance to disturbance and positioning constraint

期待される動作:

解放時にロック: アームを手動である位置に動かして手を離すと、すぐにその位置にしっかりロックされ、ゆっくり落下したりわずかにドリフトする問題を完全に解決します。
軽い押しでは変位しない: 軽い揺れ、突風、偶発的な接触ではアームは動きません。
力を加えれば動かせる: 速度しきい値を超える十分な力で押した場合にのみロックが解除され、コンプライアントに動作します。

実行方法:

uv run python example/10_gravity_compensation_lock.py

出力:

現在の状態をリアルタイム表示（ロック状態では LOCKED、ドラッグでロック解除状態では UPDATE を表示）。
エンドエフェクタのリアルタイム並進速度（m/s）、角速度（rad/s）、および各関節の重力トルク（N·m）を同期して出力。
Ctrl+C を押して停止および切断

シミュレーション環境

順運動学シミュレーション (`sim/fk_sim.py`)

インタラクティブな順運動学シミュレーションで、MeshCat 上で関節角度を入力してロボットアームの姿勢を可視化します。

使用方法:

uv run python example/sim/fk_sim.py

インタラクティブコマンド:

6 つの関節角度（度）をスペース区切りで入力
例: 0 0 0 0 0 0
例: 45 -30 15 -60 90 -180
q/quit/exit: 終了

機能:

エンドエフェクタの位置と姿勢をリアルタイム表示
連続入力により異なる姿勢をテスト可能
整形された姿勢情報の出力

逆運動学シミュレーション (`sim/ik_sim.py`)

インタラクティブな逆運動学シミュレーションで、目標姿勢から関節角度を自動的に解き、可視化します。

使用方法:

uv run python example/sim/ik_sim.py

入力形式:

位置のみ: x y z（メートル）
位置 + 姿勢: x y z roll pitch yaw（ラジアン）

例:

> 0.25 0.0 0.25              # Position only
> 0.25 0.0 0.25 0 0 0        # Position+Orientation

機能:

IK 収束の自動判定
反復回数と誤差の表示
ロボット姿勢のリアルタイム更新

軌道計画シミュレーション (`sim/traj_sim.py`)

SE(3) 測地線に基づく軌道計画シミュレーションで、CLIK 追従および MeshCat アニメーション再生を含みます。

使用方法:

uv run python example/sim/traj_sim.py

インタラクティブコマンド:

入力: x y z [roll pitch yaw]（メートル/ラジアン）
Enter キーを押すとデフォルト設定を使用
q: 終了

機能:

現在位置から目標位置までの軌道を計画
最小ジャーク軌道プロファイルを使用
軌道統計情報をリアルタイム表示
MeshCat で完全な軌道アニメーションを再生
参照経路（灰色）と実経路（緑色）を表示

ビジュアライザツール (`sim/visualizer.py`)

MeshCat ビジュアライザのラッパーで、統一されたロボット表示インターフェースを提供します。

主な機能:

URDF モデルを読み込みロボットを表示
3D ポリライン経路（参照/実経路）を描画
IK 目標姿勢を表示（三色軸 + 球）
関節軌道アニメーションの再生をサポート

使用例:

from example.sim.visualizer import Visualizer
viz = Visualizer()
viz.update(q)  # Update robot pose
viz.draw_path(points, "path_name", color)  # Draw path

FAQ

Permission denied エラーが発生する
デバイス権限を設定するために sudo chmod 666 /dev/ttyACM0 または sudo chmod 666 /dev/can0 を実行していることを確認してください。
IK の解が得られない、または結果が異常
目標姿勢がロボットアームの作業空間内にあるか確認し、関節リミット設定が正しいことを確認してください。
重力補償の効果が良くない
これは構造誤差や加工精度が原因の可能性があります。本プロジェクトの重力補償は urdf と pinocchio に依存しています。実測パラメータに合わせて urdf を補正してみてください（この手順については ai に相談できます）。

ライセンス

本プロジェクトは MIT License の下でオープンソースとして公開されています。

お問い合わせ

技術サポート: Submit Issue
リポジトリ: GitHub
フォーラム: Seeed Studio Forum

参考ドキュメント

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プロジェクトの特長​

仕様​

部品表（BOM）​

動作環境要件​

インストール手順​

ステップ 1. uv をインストール（未インストールの場合）​

ステップ 2. 環境を同期（すべての依存関係をインストール）​

デバッグツールの紹介​

単一モーター制御コンソール（0x01damiao_test.py）​

ゼロ点キャリブレーションと角度モニタリング（2_zero_and_read.py）​

MIT 制御モード（3_mit_control.py）​

位置・速度制御モード（4_pos_vel_control.py）​

運動学テスト​

順運動学テスト（5_fk_test.py）​

逆運動学テスト（6_ik_test.py）​

MIT モードでの逆運動学制御（7_arm_ik_control.py）​

スムーズな軌道を用いた逆運動学制御（8_arm_traj_control.py）​

重力補償テスト​

重力補償制御 (9_gravity_compensation.py)​

高減衰重力補償制御 (10_gravity_compensation_lock.py)​

シミュレーション環境​

順運動学シミュレーション (sim/fk_sim.py)​

逆運動学シミュレーション (sim/ik_sim.py)​

軌道計画シミュレーション (sim/traj_sim.py)​

ビジュアライザツール (sim/visualizer.py)​

FAQ​

ライセンス​

お問い合わせ​

参考ドキュメント​

プロジェクトの特長

仕様

部品表（BOM）

動作環境要件

インストール手順

ステップ 1. uv をインストール（未インストールの場合）

ステップ 2. 環境を同期（すべての依存関係をインストール）

デバッグツールの紹介

単一モーター制御コンソール（`0x01damiao_test.py`）

ゼロ点キャリブレーションと角度モニタリング（`2_zero_and_read.py`）

MIT 制御モード（`3_mit_control.py`）

位置・速度制御モード（`4_pos_vel_control.py`）

運動学テスト

順運動学テスト（`5_fk_test.py`）

逆運動学テスト（`6_ik_test.py`）

MIT モードでの逆運動学制御（`7_arm_ik_control.py`）

スムーズな軌道を用いた逆運動学制御（`8_arm_traj_control.py`）

重力補償テスト

重力補償制御 (`9_gravity_compensation.py`)

高減衰重力補償制御 (`10_gravity_compensation_lock.py`)

シミュレーション環境

順運動学シミュレーション (`sim/fk_sim.py`)

逆運動学シミュレーション (`sim/ik_sim.py`)

軌道計画シミュレーション (`sim/traj_sim.py`)

ビジュアライザツール (`sim/visualizer.py`)

FAQ

ライセンス

お問い合わせ

参考ドキュメント