intrinsic-dev/aic

解決的問題

此工具包為 AI for Industry Challenge 的參與者提供必要的基礎設施。該競賽專注於解決高影響力的機器人與製造問題，特別是命令機器人插入電纜的任務。

運作方式

此工具包分為兩個主要部分：評估元件與參與者模型元件。評估元件（由主辦單位提供）負責處理模擬環境（Gazebo）、機器人控制、感測器融合與計分。參與者開發一個 ROS 2 節點（aic_model），該節點處理感測器資料（如相機影像與力/扭力測量值），並輸出機器人運動指令。

適用對象

對開發工業製造任務中基於 AI 的控制策略感興趣的機器人專家與開發者。

主要特色

• ROS 2 整合：基於 ROS 2（特別是 Kilted Kaiju）建構，實現標準化機器人通訊。
• 以模擬為先：包含完整的模擬環境，使用 aic_engine 進行試驗編排與驗證。
• 策略框架：提供即用型的 aic_model 框架，處理 ROS 2 的樣板程式碼，讓開發者專注於 Python 策略邏輯。
• 全面的工具集：包含適配器、控制器與範例策略，加速開發進程。