本文通过游戏手柄实现直观的机械臂控制。使用标准的游戏手柄，您可以在可视化环境中操控PiPER机械臂，带来精准而直观的控制体验。

PiPER机械臂、手柄遥操、关节控制、位姿控制、夹爪控制、运动学正逆解

• 导航仓库: https://github.com/agilexrobotics/Agilex-College
• 项目仓库: https://github.com/kehuanjack/Gamepad_PiPER

• 操作系统：Ubuntu 20.04或更高版本

• Python环境：Python 3.9或更高版本，推荐使用Anaconda或Miniconda

• 克隆项目并切换至项目根目录下：

  git clone https://github.com/kehuanjack/Gamepad_PiPER.git
  cd Gamepad_PiPER

• 安装通用的依赖库和运动学模块的依赖库（四选一，推荐使用pytracik库）：

  • 基于pinocchio库（Python == 3.9，需要安装piper_ros，并source机械臂的ros工作空间，否则会找不到meshes文件）：

    conda create -n test_pinocchio python=3.9.* -y
    conda activate test_pinocchio
    pip3 install -r requirements_common.txt --upgrade
    conda install pinocchio=3.6.0 -c conda-forge
    pip install meshcat
    pip install casadi

    需要在main.py和main_virtual.py文件中选择from src.gamepad_pin import RoboticArmController

  • 基于PyRoKi库（Python >= 3.10）:

    conda create -n test_pyroki python=3.10.* -y
    conda activate test_pyroki
    pip3 install -r requirements_common.txt --upgrade
    pip3 install pyroki@git+https://github.com/chungmin99/pyroki.git@f234516

    需要在main.py和main_virtual.py文件中选择from src.gamepad_limit import RoboticArmController或from src.gamepad_no_limit import RoboticArmController

  • 基于cuRobo库（Python >= 3.8，推荐的CUDA版本为11.8）:

    conda create -n test_curobo python=3.10.* -y
    conda activate test_curobo
    pip3 install -r requirements_common.txt --upgrade
    sudo apt install git-lfs && cd ../
    git clone https://github.com/NVlabs/curobo.git && cd curobo
    pip3 install "numpy<2.0" "torch==2.0.0" pytest lark
    pip3 install -e . --no-build-isolation
    python3 -m pytest .
    cd ../Gamepad_PiPER

    需要在main.py和main_virtual.py文件中选择from src.gamepad_curobo import RoboticArmController

  • 基于pytracik库（Python >= 3.10）:

    conda create -n test_tracik python=3.10.* -y
    conda activate test_tracik
    pip3 install -r requirements_common.txt --upgrade
    git clone https://github.com/chenhaox/pytracik.git
    cd pytracik
    pip install -r requirements.txt
    sudo apt install g++ libboost-all-dev libeigen3-dev liborocos-kdl-dev libnlopt-dev libnlopt-cxx-dev
    python setup_linux.py install --user

    需要在main.py和main_virtual.py文件中选择from src.gamepad_trac_ik import RoboticArmController

1. 连接机械臂并激活CAN模块：sudo ip link set can0 up type can bitrate 1000000

2. 连接游戏手柄：将手柄通过USB或蓝牙连接到电脑

3. 启用控制服务：在项目目录下运行python3 main.py或python3 main_virtual.py，建议先运行main_virtual.py进行虚拟机械臂测试

4. 手柄连接验证：程序启动后，检查控制台输出确认手柄已正确识别

5. 网页可视化：打开浏览器，输入http://localhost:8080访问网页，可视化显示机械臂状态

6. 开始控制：按照手柄映射说明操作机械臂

1. 夹爪控制:

   • 夹爪开合程度范围: 0-100%
   • 特殊跳变功能: 当夹爪处于完全关闭（0%）或完全打开（100%）状态时，快速按下并释放扳机可实现状态跳变

2. 速度控制:

   • 速度因子: 0.25x, 0.5x, 1.0x, 2.0x, 3.0x, 4.0x, 5.0x（通过LB切换）
   • 移动速度: 10%-100%（通过RB切换）

3. 位置记忆:

   • 可保存多个位置点
   • 支持顺序和逆序回放

• 可以先运行main_virtual.py进行虚拟机械臂测试
• 初次使用建议从低速模式开始，熟悉操作后再提高速度
• 机械臂运行期间请保持安全距离，切勿靠近运动中的机械臂，否则后果自负
• 数值解在接近临界点时可能出现大幅度的关节跳动，请保持安全距离，否则后果自负
• 快速响应模式（0xAD）很危险，请谨慎使用，如要使用请保持安全距离，否则后果自负
• 如果选择使用pinocchio库，需要提前source机械臂的ros工作空间，否则会找不到meshes文件