100% Código Abierto · IA Encarnada · Integración Hardware-Software · Gratis para Personal/Educación · El Uso Comercial Requiere Autorización
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reBot-DevArm es un proyecto de brazo robótico dedicado a reducir la barrera para aprender IA Encarnada (Embodied AI). Nos enfocamos en el "Verdadero Código Abierto" — no solo el código, abrimos todo sin reservas:
- 🦾 Dos versiones del brazo robótico: Proporcionaremos todos los archivos de código abierto para dos versiones del brazo con la misma apariencia: Robostride y Damiao.
- 🛠️ Planos de Hardware: Archivos fuente para piezas de chapa metálica y piezas impresas en 3D.
- 🔩 Lista de Materiales (BOM): Detallada hasta las especificaciones y enlaces de compra para cada tornillo.
- 💻 Software y Algoritmos: SDK de Python, ROS1/2, Isaac Sim, LeRobot, etc.
Relajaremos la licencia de uso comercial gratuito una vez que completemos todas las evaluaciones de rendimiento, precisión y seguridad del hardware.
- Progreso de Código Abierto y Soporte Técnico - Yaohui: yaohui.zhu@seeed.cc
- Colaboración Futura y Personalización - Elaine: elaine.wu@seeed.cc
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Debido a las festividades del Año Nuevo Chino, la mayoría de los proveedores y empresas asociadas han suspendido sus operaciones, lo que ha afectado el progreso de las pruebas de las muestras del brazo robótico. Publicaremos los archivos de código abierto solo después de completar todas las validaciones de rendimiento y precisión, por lo que el cronograma de apertura se retrasará aproximadamente un mes.
Estamos comprometidos con el mantenimiento continuo y la adaptación a los ecosistemas de desarrollo de robots convencionales. A continuación se muestra nuestro progreso de adaptación actual y el calendario de lanzamiento planificado:
| Ecosistema | Estado | Descripción / ETA | Documentación |
|---|---|---|---|
| Uso Básico de Motores | ✅ Hecho | Control de movimiento básico y encapsulación de API | Robostride Damiao |
| Nueva Versión Estructura 3D STEP y BOM | 🚧 En progreso | Archivos STEP para piezas nuevas, BOM de componentes y precios de referencia | [Retraso 2026.03] |
| Video de Ensamblaje | 🚧 En progreso | Pasos de ensamblaje ultra-detallados y video | [Retraso 2026.03] |
| ROS2 (Humble) | ⏳ Planificado | Controlador principal completado, optimizando MoveIt2 | [ETA 2026.04] |
| Adaptación a LeRobot | ⏳ Planificado | Adaptación al framework de entrenamiento Hugging Face LeRobot | [ETA 2026.04] |
| Adaptación a Pinocchio | ⏳ Planificado | Adaptación al framework Pinocchio, implementando cinemática directa/inversa y compensación de gravedad dinámica | [ETA 2026.04] |
| Simulación Isaac Sim | ⏳ Planificado | Importación de modelos USD e implementación de teleoperación de simulación | [ETA 2026.04] |
| Actualizaciones Graduales de Algoritmos | ⏳ Planificado | Actualización gradual de algoritmos convencionales | Continuo |
| Lanzamiento de Cursos Gratuitos | ⏳ Planificado | Tutoriales paso a paso | Continuo |
reBot-DevArm no es solo un brazo robótico, sino una comunidad de aprendizaje de robótica. Compartimos los siguientes tutoriales generales de forma gratuita:
—— Inferencia de IA y Núcleo de Cómputo
—— Entorno de Desarrollo Linux General
—— Nodo de Control Inalámbrico de Bajo Consumo
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- 🚗 Motores y Servos: Damiao / Gogo / Robstride / Mita / Feite / Fashion Star
- 👁️ Percepción Visual: Cámaras de Profundidad / LiDAR / Algoritmos de Visión
- 👂 Interacción Auditiva: Matrices de Micrófonos ReSpeaker / Reconocimiento de Voz
- 🧭 Movimiento y Actitud: IMU (6 ejes/9 ejes) / Giroscopios / Magnetómetros
- 🤖 Kits Integrales: Más Sensores Robóticos y Ejemplos de Controladores
👉 Haz clic para entrar en la Base de Conocimientos Wiki (Todos los tutoriales son de libre acceso)
reBot-DevArm está diseñado para aplicaciones de IA Encarnada de escritorio, equilibrando la capacidad de carga con la flexibilidad.
| Parámetro | Valor / Descripción |
|---|---|
| Carga Útil | 1.5+ kg |
| Alcance Máximo | 650 mm |
| Peso | Aprox. 4.0 kg |
| Repetibilidad | < 0.2 mm |
| Grados de Libertad (DOF) | 6 DOF + 1 Pinza (Pinza servo CAN de código abierto y pinza de motor de articulación próximamente) |
| Plataformas/Ecosistemas Soportados | ROS1, ROS2, LeRobot, Pinocchio, Isaac Sim, SDK de Python |
| Voltaje de Alimentación | DC 24V |
Creemos que el hardware de código abierto fomenta la innovación. Puedes encontrar todo lo necesario para construir este brazo en los siguientes directorios:
/hardware/STEP: Archivos STEP/STL para todas las estructuras mecánicas, incluyendo piezas impresas, piezas metálicas y artículos comprados./hardware/bom: Lista BOM (Incluye modelos de componentes comprados, parámetros del motor, proveedores recomendados)./tutorial/ROS: Código fuente y tutoriales para ROS1/2 Noetic/Humble./tutorial/Lerobot: Código fuente y tutoriales para LeRobot./tutorial/Isaac: Código fuente y tutoriales para Isaac Sim.
Hemos planeado una ruta de aprendizaje completa para ti, desde el desembalaje hasta la simulación con IA:
| Paso | Descripción | Enlace |
|---|---|---|
| 01 | Aprendizaje Básico de Motores | Robostride Damiao |
| 02 | Desembalaje | Próximamente |
| 03 | Guía de Montaje | Próximamente |
| 04 | Calibración de Cero | Próximamente |
| 05 | Pruebas de Cinemática | Próximamente |
| Paso | Descripción | Enlace |
|---|---|---|
| 06 | Ecosistema ROS (ROS2) | 🐢 Próximamente |
| 07 | Entrenamiento de IA (Hugging Face) | 🤗 Próximamente |
| 08 | Simulación (NVIDIA) | 🌌 Próximamente |
El camino del código abierto nunca es solitario. El nacimiento del proyecto reBot-DevArm no sería posible sin el apoyo total de Seeed Studio, la comunidad global de código abierto y excelentes socios de hardware. Expresamos nuestro mayor respeto a los siguientes proyectos y equipos:
- Seeed Studio - Proporcionando cadena de suministro de hardware integral y soporte técnico.
- Hugging Face LeRobot - Un excelente framework de aprendizaje robótico de extremo a extremo.
- NVIDIA Isaac Sim - Una potente plataforma de simulación robótica y generación de datos sintéticos.
Gracias a los siguientes fabricantes por proporcionar soluciones de motores y actuadores de alto rendimiento:
Este proyecto está profundamente inspirado en los siguientes excelentes proyectos de código abierto:
- SeeedStudio AI Robotics Team's: Yaohui Zhu (yaohui.zhu@seeed.cc)
- SeeedStudio STU: Wentao Dong
- SeeedStudio STU: Weiwei Xu
- Departamento de Compras de SeeedStudio: Fengqun Peng
Próximamente... ¡Bienvenido a enviar PRs para convertirte en colaborador!
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Este trabajo está bajo una Licencia Internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0. Para ver una copia de esta licencia, visita: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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Autorización Comercial: Si deseas utilizar este proyecto con fines comerciales, ponte en contacto con el autor para obtener la autorización comercial. Contacto: yaohui.zhu@seeed.cc