reBot Arm B601-DM 向け Pinocchio と MeshCat 入門

6 自由度ロボットアーム · マルチモータ対応 · 運動学ソルバ · 軌道計画 · 完全オープンソース

traj_sim_geodesic

ヒント

このサンプルコードは、単一モータ制御、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角度読み取り、MeshCat 可視化システムなどを含め、ロボットアームのモータや姿勢を制御するために使用できます。

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 Web ベースの 3D 可視化ツールで、ロボットの状態や動作軌跡をリアルタイムに表示できます。

本プロジェクトは、Pinocchio の強力な計算能力と 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。

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し、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で使用するハードウェアは 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	✅

動作環境要件

前提条件 — 先にアームのクイックスタートを完了してください

このチュートリアルを進める前に、reBot Arm B601-DM クイックスタート ドキュメントを、次を含めて 最初から最後まで 完了している必要があります：

ハードウェアの開封、配線、および電源投入チェックリスト
シリアル / CAN デバイス権限の設定（sudo chmod 666 /dev/ttyACM0 または /dev/can0）
すべての関節のゼロキャリブレーション（2_zero_and_read.py）と、アームが MIT / POS_VEL モードでコマンドに従うことの確認

このチュートリアルでは、アームがすでにバス上で応答し、関節がゼロ出しされており、かつオペレータが関連する安全制限に精通していることを前提としています。クイックスタートを省略すると、モータ設定ミス、関節のスタック、アームの落下などにつながる可能性があります。

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 をインストールする（未インストールの場合）

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

ステップ 2. 環境を同期する（すべての依存関係をインストール）

git clone https://github.com/Seeed-Projects/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。

MIT / POS_VEL コントローラパラメータのチューニング

このセクションでは、アームの各関節について、MIT モード および POS_VEL モード でのコントローラパラメータをどのように変更するか、そしてその変更を有効にする方法を説明します。

このセクションは「どこ / どのように変更するか」のみを扱い、「どの値を使うべきか」は扱いません

適切なパラメータは、実機でのチューニング を通じてのみ得られます。このセクションでは、パラメータがどこにあり、各フィールドが何を制御し、どのように変更を有効化して検証するかのみを扱います。具体的なチューニング手法（試行錯誤、Ziegler‑Nichols など）については、一般的なモータ制御の参考資料を参照してください。

設定ファイルの場所

ハードウェアバージョン	モータ設定ファイル	切り替え項目
reBot Arm B601-DM（本ドキュメント）	`config/rebotarm_dm.yaml`	`config/rebotarm.yaml` 内で `hardware_yaml: "rebotarm_dm.yaml"` を設定
reBot Arm B601-RS	`config/rebotarm_rs.yaml`	`config/rebotarm.yaml` 内で `hardware_yaml: "rebotarm_rs.yaml"` を設定

rebotarm.yaml を直接編集しないでください

このファイルには hardware_yaml: ... という 1 行だけが含まれており、すべてのモータパラメータは rebotarm_dm.yaml / rebotarm_rs.yaml に記述されています。

設定ファイル構造

各関節にはそれぞれのエントリがあり、制御モード ごとにグループ化されています：

joints:
  - name: joint1
    motor_id: 0x01
    feedback_id: 0x11
    model: "4340P"
    vendor: "damiao"
    MIT:
      kp: 120.0
      kd: 8.0
    POS_VEL:
      vel_kp: 0.0125
      vel_ki: 0.004
      pos_kp: 150.0
      pos_ki: 0.5
      vlim: 5.0
  # ... joint2 ~ joint6 follow the same structure ...

探し方：

関節名で探す：ある関節を変更するには、- name: jointX ブロックを探します。
モードで探す：その関節の下で、MIT: には MIT モードのパラメータが、POS_VEL: には POS_VEL モードのパラメータが入っています。
現在のモードが送信されるセットを決める：スクリプトは mode mit / mode posvel によってモードを切り替えます。モータには、対応するサブブロック内のパラメータが実際に送信されます。

MIT モードのフィールドの意味

フィールド	役割
`kp`	位置ループの比例ゲイン：目標位置追従の「剛性」。
`kd`	速度ループの減衰ゲイン：位置誤差による振動を抑制します。

POS_VEL モードのフィールドの意味

フィールド	役割
`vel_kp`	速度ループの比例ゲイン。
`vel_ki`	速度ループの積分ゲイン。
`pos_kp`	位置ループの比例ゲイン。
`pos_ki`	位置ループの積分ゲイン（一部のベンダ設定にのみ存在）。
`vlim`	速度制限。最大移動速度の上限を設定します。

フィールド定義はベンダごとに異なります

Damiao（DM）と Robostride（RS）のモータは、プロトコル層で異なる単位を使用しているため、同じフィールド名でもベンダ間で比較可能ではありません。RS の vel_kp を変更することと DM の vel_kp を変更することは、意味が異なります。それぞれの YAML を、そのフィールド順序に従って解釈し、設定ファイル間で値を比較しないでください。

編集手順

実行中のスクリプトをすべて停止します。モータは YAML 編集中も有効化されたままであり、変更は即座には反映されないため、不整合な挙動が起きやすくなります。
該当する YAML ファイルを編集します：
```
# Example for DM
vim config/rebotarm_dm.yaml
```
- チューニングが必要な関節（例：joint1）だけを変更し、それ以外の関節はそのままにします。
- 1 つの関節内では、チューニングが必要なモード（MIT または POS_VEL）のみを変更し、理由なく他方のモードのフィールドを変更しないでください。
YAML のインデントを保持します：レベルごとにスペース 2 個、キーと値は : で区切ります。インデントが誤っていると yaml.safe_load のパースが失敗し、すべてのパラメータがデフォルトにフォールバックします。
保存後にスクリプトを再起動します。YAML はスクリプト起動時に 1 度だけ読み込まれ、実行中に編集しても即座には反映されません。
単関節での検証：3_mit_control.py（MIT）や 4_pos_vel_control.py（POS_VEL）といったスクリプトを使い、小さな単関節動作 で変更を検証してから、アーム全体のテストを行ってください。

変更が反映されたかの確認

実行時の観察：3_mit_control.py / 4_pos_vel_control.py でモータを有効化し state を確認します。パラメータが変わっていないように見える、またはモータの挙動が以前とまったく同じであれば、YAML の編集ミスか、デフォルト値に上書きされています。
YAML の自己チェック：Python で直接パースし、1 つの関節のフィールドを出力して、値が自分が書き込んだ内容と一致しているか確認します：
```
uv run python -c "import yaml; print(yaml.safe_load(open('config/rebotarm_dm.yaml'))['joints'][0])"
```
クイックロールバック：git checkout config/rebotarm_dm.yaml でリポジトリのデフォルトに戻せます。

多数の関節を一度にチューニングしないでください

複数の関節で kp / kd を一度に大きく変更すると、どれか 1 つでも方向や符号が誤っていた場合、瞬時に振動、過電流、またはハードストップを引き起こす可能性があります。1 回につき 1 関節・1 モードだけを、小さなステップで反復 してください。

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

デバッグツール（例外発生時のみ使用）

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

対話コマンド：

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
`ping`	モーターに Ping を送り応答を取得
`clear_error`	モーターエラーをクリア
`mode <mit/posvel/vel>`	制御モードを切り替え
`mit <pos> [vel] [kp] [kd]`	MIT モードコマンド
`posvel <pos> [vlim]`	POS_VEL モードコマンド
`vel <velocity>`	純粋な速度モードコマンド
`read_param <id> [type]`	モーターのパラメータを読み取り
`write_param <id> <value> [type]`	モーターのパラメータを書き込み
`loop`	ループ制御モードに入る
`q` / `quit`	終了

ゼロ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（reBot DM での代替オプション、必要に応じて参照 — 推奨は POS_VEL）

適合性に関する注意

reBot Arm B601-DM では、POS_VEL（Position‑Velocity）が推奨される制御モードです。Damiao モータープロトコルはネイティブに位置・速度のハイブリッド制御をサポートし、速度制限機能も内蔵しているため、箱出し状態で最もスムーズな動作が得られます。MIT モードは代替手段であり、良好な挙動を得るには通常 kp / kd のより慎重なチューニングが必要です。そのため MIT モードは DM ハードウェアのデフォルトではありませんが、一部のユーザーには必要となるため、必要に応じた参照とチューニング用にこのデモを残しています。特別な要件がなければ、以下の POS_VEL モードの例を優先して使用してください。

MIT 制御モード（3_mit_control.py）

すべての関節の目標角度を入力して 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求められる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 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

このサンプルには経路計画や速度計画が一切ありません。大きな目標関節角度を与えると、モーターは非常に高速で動作し、モーターの過電流保護を直接トリガーする可能性もあります。推奨事項：

まずは小さな角度（例：単一関節を 5〜10 度だけ動かす）で検証し、スケールアップする前にモーターの応答と方向が正しいことを確認してください。
このセクションにはスムーズな軌道のバージョンは組み込まれていません。複数の目標間を滑らかに遷移させる必要がある場合は、目標値とタイミングを慎重に制御するか、後述のスムーズな軌道付き逆運動学制御（8_arm_traj_control.py）を参照し、最小ジャーク / 加減速計画の手法を自身のスクリプトに移植してください。
動作中は、アームの作業半径内に人や他の機器を近づけないでください。

位置・速度ハイブリッド制御モード（`4_pos_vel_control.py`）

すべての関節の目標角度を入力して、POS_VEL（Position-Velocity）ハイブリッド制御モードでモーター制御を行い、目標角度到達時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 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

まずは小さな角度（例：単一関節を 5〜10 度だけ動かす）で検証し、スケールアップする前にモーターの応答と方向が正しいことを確認してください。
このセクションにはスムーズな軌道のバージョンは組み込まれていません。複数の目標間を滑らかに遷移させる必要がある場合は、目標値とタイミングを慎重に制御するか、後述のスムーズな軌道付き逆運動学制御（8_arm_traj_control.py）を参照し、最小ジャーク / 加減速計画の手法を自身のスクリプトに移植してください。
動作中は、アームの作業半径内に人や他の機器を近づけないでください。

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：各関節の現在の実ラジアン値を表示。
end_state を入力：空間内で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 # Return to zero position and exit system

危険

このサンプルには経路計画や速度計画が一切ありません。大きな目標角度を与えると、モーターは非常に高速で動作し、モーターの過電流保護を直接トリガーする可能性もあります。推奨事項：

まずは小さな角度（例：エンドエフェクタを現在位置から 5〜10 cm だけ動かす）で検証し、スケールアップする前に姿勢と方向が正しいことを確認してください。
目標間をスムーズに遷移させるには、最小ジャーク / 加減速計画を使用する次のセクションスムーズな軌道付き逆運動学制御（8_arm_traj_control.py）に直接進んでください。
動作中は、アームの作業半径内に人や他の機器を近づけないでください。

スムーズな軌道付き逆運動学制御（`8_arm_traj_control.py`）

MIT モードで逆運動学（IK）を使用し、目標時間内で一様またはスムーズな加減速の動作軌道を自動的に計画して、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：各関節の現在の実ラジアン値を表示。
end_state を入力：空間内で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/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 # Return to zero position and exit system

姿勢のずれが見られる場合は？

読み取ったエンドエフェクタ姿勢が指令した目標姿勢と異なり、かつその姿勢自体は到達可能（作業空間外でも特異姿勢でもない）な場合、問題は MIT / POS_VEL コントローラのパラメータにある可能性が高いです。その場合は、前述の MIT / POS_VEL コントローラパラメータのチューニングセクションを参照し、「単一関節・モードごと・小さなステップ」というアプローチで kp / kd などを手動で調整してください。チューニングが完了したら、このサンプルに戻って動作を確認します。

重力補償テスト

重力補償制御 — 基本バージョン（`9_gravity_compensation.py`）

Pinocchio の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     — Unified stiffness/damping for all joints

期待される動作：

アームは任意の姿勢で「浮いている」ようになります
手を離しても自重で落下しません
手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

重力補償を終了する前にホームに戻す

スクリプトを停止する際（Ctrl+C）、プログラムはすべてのモータを直接無効化し、ロボットアームは自動的にゼロ位置へは戻りません。関節が急に落下して衝突や損傷を引き起こすのを避けるため、終了前に必ずロボットアームを手で支えるか、安全／ホーム姿勢に移動させてください。

個々の関節の補償調整

一部の関節が構造的な摩擦や組み立ての違いにより、重力補償が不足または過剰になっている場合、コード内の tau_g 配列の該当要素に追加のスケーリングを適用できます：

tau_g[x] *= y  # x is the joint motor id, y is the compensation factor, usually starting from 1
# This compensation is generally only used for joints 2 and 3

例えば、tau_g[2] *= 1.2 は、関節 2 の重力補償トルクを 20% 増加させることを意味します。一度に大きく変更しすぎないよう、実際のフローティングの状態を見ながら、項目ごとに調整することを推奨します。

重力補償制御 — エンドエフェクタ速度ロック版（`10_gravity_compensation_lock.py`）

基本的な重力補償に基づき、エンドエフェクタ速度の検出と関節角ロック機構を追加します。

制御則：

tau = g(q) + integral_term    — Gravity feedforward + integral term
pos = q_target                 — Target joint angle (locked or updated)
kp = 8.0,  kd = 1.0           — Enhanced stiffness/damping

ロックロジック：

エンドの並進速度 ||v_ee|| < 0.04 m/s かつ角速度 ||w_ee|| < 0.08 rad/s のとき：
- 目標関節角 q_target はロックされたまま
- ロボットアームは現在位置にロックされる
エンド速度がしきい値を超えたとき：
- q_target が現在の関節角に更新される
- 手で押して位置を変更できる

期待される動作：

ロボットアームは現在位置にロックされ、目標角度を変えるには力が必要
基本バージョンより安定しており、姿勢保持が必要なシナリオに適しています

実行方法：

uv run python example/10_gravity_compensation_lock.py

出力：

ロック状態（LOCKED / UPDATE）をリアルタイム表示
エンドの並進速度・角速度
各関節の重力補償トルク（N·m）
Ctrl+C を押して停止および切断

重力補償を終了する前にホームに戻す

個々の関節の補償調整

tau_g[x] *= y  # x is the joint motor id, y is the compensation factor, usually starting from 1
# This compensation is generally only used for joints 2 and 3

安全テスト設定：スクリプト先頭の ENABLED_JOINTS リストを変更することで、安全テストのために指定した関節のみを有効化できます：

ENABLED_JOINTS = ["joint1"]  # Enable only joint1

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`）

対話的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。

実行方法：

uv run python example/sim/fk_sim.py

対話コマンド：

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、さまざまな姿勢をテスト可能
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`）

対話的な逆運動学シミュレーションで、目標姿勢から自動的に関節角度を解き、可視化します。

実行方法：

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 トラッキングと MeshCat アニメーション再生を含みます。

実行方法：

uv run python example/sim/traj_sim.py

対話コマンド：

入力：x y z [roll pitch yaw]（メートル／ラジアン）
Enter キーで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）と実際の経路（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／実際）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、または結果がおかしい 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、関節リミットの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 を修正してみてください（このステップは AI に相談することもできます）。

連絡先

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

参考ドキュメント

このプロジェクトが役に立った場合は、ぜひ Star をお願いします！

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 をインストールする（未インストールの場合）​

ステップ 2. 環境を同期する（すべての依存関係をインストール）​

MIT / POS_VEL コントローラパラメータのチューニング​

設定ファイルの場所​

設定ファイル構造​

MIT モードのフィールドの意味​

POS_VEL モードのフィールドの意味​

編集手順​

変更が反映されたかの確認​

デバッグツールの紹介​

位置・速度ハイブリッド制御モード（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）​

スムーズな軌道付き逆運動学制御（8_arm_traj_control.py）​

重力補償テスト​

重力補償制御 — 基本バージョン（9_gravity_compensation.py）​

重力補償制御 — エンドエフェクタ速度ロック版（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​

連絡先​

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 をインストールする（未インストールの場合）

ステップ 2. 環境を同期する（すべての依存関係をインストール）

MIT / POS_VEL コントローラパラメータのチューニング

設定ファイルの場所

設定ファイル構造

MIT モードのフィールドの意味

POS_VEL モードのフィールドの意味

編集手順

変更が反映されたかの確認

デバッグツールの紹介

位置・速度ハイブリッド制御モード（`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`）

スムーズな軌道付き逆運動学制御（`8_arm_traj_control.py`）

重力補償テスト

重力補償制御 — 基本バージョン（`9_gravity_compensation.py`）

重力補償制御 — エンドエフェクタ速度ロック版（`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

連絡先

参考ドキュメント