基于 Franka Research 3 的 Tidybot2

概要

构建 Tidybot2 —— 一套基于手机的 Franka Research 3 机械臂遥操管线。 目标：把示范数据采集的门槛打下来，让实验室能更高效、更自然地记录多样化的操作数据，不再依赖 VR 或主从臂这种专用设备。

动机

当前最好的操作模型都对数据量有很高的要求。 现有的遥操方案——VR 头显、spacemouse、主从臂——在人体工学、成本或延迟上各有短板，限制了单个操作员在一轮录制里能拿到的示范多样性。 一个浏览器+手机的控制器，研究员人人都有，是更实用的备选——前提是延迟和稳定性过得去。

方法

• 手机端 web 前端通过 WebSocket 把位姿增量发给 Python 后端。
• 后端把增量与安全过滤融合，再以关节空间 setpoint 的形式下发给 Franka Research 3。
• 关节轨迹以固定频率记录，供下游的模仿学习使用。

高光

• 遥操速度提升 5 倍：运动速率因子从 0.01 提升到 0.05，同时保持轨迹平滑——操作员完成一轮完整 pick-and-place 的时间显著缩短。
• 遥操中断减少约 90%：通过加缓冲、调死区、以及一个能在网络瞬断中幸存的断线重连协议完成。
• 端到端实现夹爪开合控制，记录的轨迹覆盖完整的操作原语，而不只是机械臂运动。

我的角色

合作者。 专注稳定性与控制频率的改进；把夹爪动作接入记录的轨迹流。

技术栈

Python · WebSocket · Web 前端（JS）· Franka ROS 驱动

进展

已完成（2025.09 – 2025.12）。

合作者

SYSU HCP Lab Tidybot2 团队——名字待补充。

相关

• 硬件：Franka Research 3。
• 目标：管线喂给下游的操控学习项目。