reBot Arm B601-DM Pinocchio & MeshCat

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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

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、ロボットのダイナミクス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。

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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、必ず reBot Arm B601-DM クイックスタート ドキュメントを最初から最後まで完了し、次の内容を含めてください：

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（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、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、モータの誤設定、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（Ubuntu 24.04 LTS 推奨）
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

uv をインストールする（未インストールの場合）

Step 1

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

インストール後、次のコマンドを実行して uv が利用可能か確認します：

uv --version

インストールが成功していれば、次のような出力が表示されます（バージョンやプラットフォームは異なる場合があります）：

uv 0.11.31 (x86_64-unknown-linux-gnu)

環境を同期する（すべての依存関係をインストール）

Step 2

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、そしてその変更をどのように反映させるかを説明します。

このセクションは「どこ / どう変えるか」のみを扱い、「どの値を使うか」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、変更をどのように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 にあります。

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 ...

場所の特定方法：

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、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、モータは対応するサブブロック内のパラメータを実際に受け取ります。

MIT モードのフィールドの意味

フィールド	役割
`kp`	位置ループ比例ゲイン：目標位置追従の「剛性」。
`kd`	速度ループ減衰ゲイン：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`	速度ループ比例ゲイン。
`vel_ki`	速度ループ積分ゲイン。
`pos_kp`	位置ループ比例ゲイン。
`pos_ki`	位置ループ積分ゲイン（一部のベンダ設定にのみ存在）。
`vlim`	速度制限。最大移動速度を制限します。

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の単位が異なるため、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。各 YAML はそれぞれ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。

チューニング前にテスト範囲を制限する

複数の関節にわたる大きな kp / kd 変更は、いずれかの関節方向や符号が誤っている場合、即座に振動、過電流、またはハードストップ衝突を引き起こす可能性があります。チューニング前にアームの作業空間を片付け、1 関節・1 モードずつ、小さなステップで テストする計画を立ててください。

編集手順

実行中のスクリプトをすべて停止します。YAML を編集している間もモータは有効な状態であり、変更はすぐには反映されないため、不整合な挙動が発生しやすくなります。
対応する YAML ファイルを編集します：
```
# Example for DM
vim config/rebotarm_dm.yaml
```
- 調整が必要な関節だけを変更します（例：joint1）。関係のない関節はそのままにしておきます。
- 1つの関節の中でも、調整が必要なモード（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する：レベルごとにスペース 2 個、キーと値は : で区切ります。インデントが間違っていると 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戻ってしまいます。
保存後はスクリプトを再起動すること。YAML はスクリプト起動時に 1 回だけ読み込まれます。実行中に編集しても即座には反映されません。
単一関節での検証：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、小さな単一関節の動きで変更内容を検証してから、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 でモーターを有効化し、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、またはモーターの挙動が以前とまったく同じであれば、YAML の編集が誤っているか、デフォルト値に上書きされています。
YAML 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、値が自分で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設定を復元できます。

デバッグツールの紹介

Permission Settings

ハードウェア制御のサンプルを実行する前に、デバイスのパーミッション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：

Command	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位置を自動設定し、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 での代替モード、必要に応じて参照 — POS_VEL 推奨）

デモ 3 · 3_mit_control.py

任意 — MIT は DM における代替モードです

reBot Arm B601-DM では、POS_VEL（Position‑Velocity）が一般的により適した関節制御モードです。Damiao モーターのプロトコルは、速度制限を内蔵した位置・速度ハイブリッド制御をネイティブにサポートしています。MIT モードでは通常、kp / kd のより慎重なチューニングが必要です。

このサンプルはチュートリアルを完了するために必須ではありません。特に MIT モードをデバッグする必要がない限り、このサンプルはスキップ して、下の POS_VEL サンプルを使用してください。目的が計画された経路に沿ったエンドエフェクタのスムーズな動きであれば、スムーズな軌道 IK 制御（8_arm_traj_control.py）に直接進んでください。

すべての関節に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。一般的に、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。

実行前の注意 — このサンプルにはスムーズな軌道計画がありません

このサンプルは、経路や速度の計画を行わずに 目標関節角度を直接モーターに送信します。目標値の変化が大きいと、急激な高速動作を引き起こし、過電流保護が作動する可能性があります。

低レベルの MIT 関節制御を検証する必要がある場合にのみ実行してください。最初は 1 つの関節を 5〜10 度だけ動かし、応答と方向を確認してから徐々に変化量を増やしてください。
完全なスムーズ軌道が必要な場合は、このサンプルをスキップしてスムーズな軌道 IK 制御（8_arm_traj_control.py）に進んでください。
実行前にアームの作業空間を片付け、すぐに電源を切れるようにしておいてください。

実行手順を展開（任意）

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

位置・速度ハイブリッド制御モード

デモ 4 · 4_pos_vel_control.py

すべての関節に目標角度を入力して、POS_VEL（Position-Velocity）ハイブリッドモードでモーターを制御します。Damiao の内蔵速度制限により目標変化の影響を軽減できますが、このサンプル自体は完全なスムーズ軌道計画を提供しません。

任意 — 速度制限は完全な軌道計画ではありません

POS_VEL は DM に推奨される関節制御モードですが、このサンプルでも依然として関節位置の目標値を直接更新し、中間経路の計画は行いません。目標変化が大きいと、依然として急激な動作や衝突、過電流が発生する可能性があります。

このサンプルはチュートリアルを完了するために必須ではありません。エンドエフェクタのスムーズな動きだけが必要な場合は、このサンプルをスキップ してスムーズな軌道 IK 制御（8_arm_traj_control.py）に直接進んでください。
POS_VEL 関節制御を検証する際は、最初は 1 つの関節を 5〜10 度だけ動かし、その後、目標変化量を徐々に増やしてください。
実行前にアームの作業空間を片付け、すぐに電源を切れるようにしておいてください。

実行手順を展開（任意）

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

運動学テスト

順運動学テスト

デモ 5 · 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

デモ 6 · 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

デモ 7 · 7_arm_ik_control.py

MIT モードで逆運動学（IK）を使用して、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の実際の座標（m）とオイラー角（rad）を表示。

オプション — この例にはスムーズな軌道計画がありません

この例では IK 解をそのまま関節目標として送信し、経路や速度の計画は一切行いません。目標姿勢の変化が大きいと、急激な高速動作を引き起こし、過電流保護が作動する可能性があります。

この例はチュートリアルを完了するために必須ではありません。ほとんどの場合、この例はスキップし、最小ジャークの加減速計画を含む次のセクションスムーズ軌道 IK 制御（8_arm_traj_control.py）を使用してください。
軌道計画なしの IK 制御を比較またはデバッグする必要がある場合にのみ実行してください。最初の目標は現在のエンドエフェクタ位置から 5〜10 cm 以内に収めてください。
実行前に、目標姿勢が到達可能であることを確認し、作業空間から人や障害物を取り除き、すぐに電源を切れるようにしておいてください。

実行手順を展開（オプション）

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

スムーズ軌道付き逆運動学制御

Demo 8 · 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スムーズな加減速の動作軌道を自動計画し、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：空間内の現在のエンドエフェクタの実際の座標（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」で kp / kd などを手動調整してください。チューニング後、この例に戻って検証します。

重力補償テスト

重力補償制御 — 基本バージョン

Demo 9 · 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     — Unified stiffness/damping for all joints

期待される動作：

アームが任意の姿勢で「浮いて」いられる
手を離しても自重で落下しない
手動で任意の位置に動かすことができる

通常終了時には安全なホーム復帰を実行

Ctrl+C でスクリプトを通常停止すると、まず重力補償制御を停止し、剛性の高いゲインと重力フィードフォワードで現在の姿勢を保持します。その後、最小ジャーク軌道でアームをゼロ位置に戻し、ホーム復帰が完了してから切断しモーターを無効化します。

自動ホーム復帰は、プログラムの正常な実行、通信、および電源に依存します。アームの作業空間の外に人や障害物を置き、ホーム復帰中にアームを支えられるよう準備してください。通信障害、予期しない電源断、強制終了などが発生すると、保護シーケンスが完了しない場合があります。異常な動きが発生した場合は、直ちに電源を切ってください。

実行方法：

uv run python example/9_gravity_compensation.py

出力：

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

個別関節の補償調整

構造的な摩擦や組み立ての違いにより、一部の関節が過小補償または過大補償になっている場合、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、実際の浮遊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バージョン

Demo 10 · 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、姿勢維持が必要なシナリオに適している

通常終了時には安全なホーム復帰を実行

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

個別関節の補償調整

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

安全テスト用設定：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特定の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

MeshCat simulation of the reBot Arm B601-DM

MeshCat Web ビューアのアドレス

シミュレーションを開始すると、ターミナルに実際のアクセス URL が表示されます。デフォルトは http://127.0.0.1:7000/static/ ですが、ポートが使用中の場合、MeshCat は自動的に次のポートを試すため、ターミナルに表示された URL を使用してください。

順運動学シミュレーション

シミュレーションデモ 1 · sim/fk_sim.py

対話型の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

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
連続入力に対応し、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

シミュレーションデモ 2 · sim/ik_sim.py

対話型の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。

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

シミュレーションデモ 3 · 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 トラッキングおよび 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

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 で軌道全体の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

シミュレーションデモ 4 · 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（3 色座標軸 + 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 を実行した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）。

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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

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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​

uv をインストールする（未インストールの場合）

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​

MIT 制御モード（reBot DM での代替モード、必要に応じて参照 — POS_VEL 推奨）

位置・速度ハイブリッド制御モード

運動学テスト​

順運動学テスト

逆運動学テスト

MIT モードでの逆運動学制御

スムーズ軌道付き逆運動学制御

重力補償テスト​

重力補償制御 — 基本バージョン

重力補償制御 — エンドエフェクタ速度ロックバージョン

シミュレーション環境​

順運動学シミュレーション

逆運動学シミュレーション

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