Jetson Orinでロボット犬制御1. 外部PCをJetsonにSSH接続し、コードを実行します。2. Ubuntu 22.04を搭載した外部PCにSDK Managerをインストールします

Jetson Orinでロボット犬制御

1. 外部PCをJetsonにSSH接続し、コードを実行します。

2. Ubuntu 22.04を搭載した外部PCにSDK Managerをインストールします。

前提条件
展開には以下が必要です。

Jetson Orinが取り付けられたスポットロボットは、イーサネットポート、電源ケーブル、および取り付けブラケットを使用してカスタムペイロードとして構成されています。
提供されたセットアップの指示に従ってください。

Spot RL Researcher KitのデプロイメントコードとSpot Python SDK。
Bluetooth経由でJetson Orinに接続されたPS4ゲームパッドコントローラー。
外部PCをJetsonにSSH接続し、コードを実行します。

Isaac Labの訓練を受けたモデルと設定ファイル。

Jetson Orinのハードウェアとネットワークのセットアップ

Ubuntu 22.04を搭載した外部PCにSDK Managerをインストールします。
Flash Jetson Orin with JetPack 6は、SDK Managerを使用して、
SDK Managerを使用してL4T BSPをフラッシュする方法の指示に従ってください。完了したら再起動します。

Jetson Orinをディスプレイポート、キーボード、マウスに接続します。

ステップ2で設定されたユーザー名とパスワードを使用して、Jetson Orinにログインします。

Jetson OrinとSpot間の通信には、Jetson Orinのイーサネットポートの有線ネットワーク構成を手動で設定してください。
IPアドレスを選択する手順を読んでください。

設定->ネットワーク->有線->+IPv4（ルート）の下に情報を追加します：
アドレス-Jetson IPアドレス（192.168.50.5を選択）、
ネットマスク-255.255.255.0、およびデフォルトゲートウェイ-192.168.50.3

追加ボタンをクリックします

図3。SpotのJetson Orin有線ネットワーク構成

Jetsonでのソフトウェアセットアップ
まず、シミュレートされたトレーニングされたポリシーを.ptから.onnxに変換し、
環境設定をエクスポートします。これはトレーニングのためにPCで行われます。

Cd <path_to_isaac_lab>

./Isaac_lab.sh -p source/standalone/workflows/rsl_rl/play.py --task Isaac-Velocity-Flat-Spot-v0

結果は、モデルのトレーニングログディレクトリのエクスポートされたフォルダにあります。
このフォルダには、env_cfg.jsonと.onnxファイルが含まれています。

1.トレーニングPCで、フォルダを作成し、env.yamlファイルと.onnxファイルをフォルダにコピーします。注：env.yamlはparamsフォルダにあり、.onnxファイルはトレーニングログディレクトリのエクスポートフォルダにあります。

2.トレーニングPCで、SSHを使用してステップ1のフォルダをJetson Orinにコピーします。スポットローカルWi-Fiのように、PCとJetsonが同じネットワーク上にあることを確認してください。PCの端末で、次のコマンドを実行します。

Scp -P 20022 -r /path/to/folder/* orinusername@network_IP:<path_to_copy_files>

3.次に、ホームディレクトリからOrinのターミナルで次のコマンドを実行します。

Mkdir spot-rl-deployment && cd spot-rl-deployment && mkdirモデル

Git clone https://github.com/boston-dynamics/spot-rl-example.git

Cd spot-rl-example && mkdir external && cd external && mkdir spot_python_sdk

4.ジョイントレベルAPIを使用してSpot Python SDKをダウンロードし、ステップ3からspot_python_sdkフォルダにコンテンツを解凍します。

5.デプロイメントコードの依存関係をインストールします。

Cd ~/spot-rl-deployment/spot-rl-example

Sudo aptアップデート

Sudo apt install python3-pip
Cd external/spot_python_sdk/prebuilt
Pip3 install bosdyn_api-4.0.0-py3-none-any.whl
Pip3 install bosdyn_core-4.0.0-py3-none-any.whl
Pip3 install bosdyn_client-4.0.0-py3-none-any.whl
Pip3はpygameをインストールします
pip3はpyPS4Controllerをインストールします
Pip3 install spatialmath-python
Pip3 install onnxruntime

6.Env.yamlファイルをenv_cfg.jsonファイルに変換します。

7.ステップ6からenv_cfg.jsonを、ステップ2からトレーニングされたモデルpolicy.onnxファイルをモデルフォルダに移動します。

Mv env_cfg.json policy.onnx ~/spot-rl-deployment/models