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解决的问题

OpenArm 提供了一种用于物理 AI 研究的经济实惠的开源类人机器人手臂。它满足了对标准化、人类比例机器人手臂的需求，这种手臂在人机交互中是安全的，并能够在现实世界的环境中处理具有丰富接触的任务。

工作原理

OpenArm 是一个 7 自由度 (7DOF) 的类人机器人手臂。它利用高背驱性 (backdrivability) 和顺应性系统来确保安全性和灵活性。该项目包含一个完整的软硬件生态系统：

• Hardware: 用于制造手臂的 CAD 数据 (STL, STEP, Fusion 360)。
• Control: 用于底层电机通信的 CAN 控制库和 ROS2 集成包。
• Simulation: 支持在虚拟环境中进行训练和测试的 Isaac Lab 和 MuJoCo。
• Teleoperation: 用于单向和双向控制的软件包。
• Data: 用于记录和管理模仿学习数据集的工具和 Python API。
• Environment: OpenArm Cell，一个具有统一照明和摄像头布局的标准化环境，以确保研究的可复现性。

适用对象

从事物理 AI、模仿学习和类人机器人研究的研究人员和开发人员，他们需要一个灵活的开源平台来进行数据采集和部署。

亮点

• 开源硬件：提供完整的 CAD 数据，可用于 DIY 或购买组装件。
• 人类比例：专为类人运动和在人类环境中运动而设计。
• 安全交互：具有高背驱性和顺应性，确保安全的人机交互。
• 标准化评估：OpenArm Cell 为全球研究的可复现性提供了一致的条件。
• 经济实惠的双臂系统：完整的双臂系统售价为 6,500 美元。