UFACTORY 850 Configuration with Intel Realsense D555 Camera

Configuration with Intel Realsense D555 Camera

Hardware Requirements

850 User Ethernet Port

The standard 850 robotic arm is internally equipped with a 100M Ethernet cable compliant with standard CAT5, connecting from the base to the end of the arm. This Ethernet port can be used if internal wiring is required.

For D555 camera testing, it is recommended to use a customized version of the 850, which features an internal 1000M Ethernet cable to ensure stable camera data transmission.
If you require the customized version of the 850 or an M8 aviation connector-to-Ethernet port adapter cable, please contact technical support at support@ufactory.cc.
在这里插入图片描述

Customized 850 (1000Mbps) User Ethernet Port Definition:

PINSignal
1MX2-/DC-
2MX3+/DD+
3MX3-/DD-
4MX0-/DA-
5MX1+/DB+
6MX0+/DA+
7MX0+/DC+
8MX1-/DB-

Software

Supported Python Versions

Supported Python versions: 3.8-3.11 (Recommended: 3.11).

Installation

1. Clone the Repository

git clone https://github.com/xArm-Developer/ufactory_vision.git
cd ufactory_vision

2. Create a Python Virtual Environment

It is recommended to use a virtual environment for running this project.

Windows (Using Anaconda)
conda create --name ufactory_vision python=3.11
conda activate ufactory_vision
Linux (Using venv)
python3.11 -m venv ufactory_vision
source ufactory_vision/bin/activate

3. Install Dependencies and Run Examples

Please follow the corresponding installation and execution steps based on the camera model you are using.
First, ensure you are in the realsense_d555 directory:

cd ggcnn_grasping_demo/example/realsense_d555
3.1 Install Dependencies
pip install -r requirements_rs.txt
3.2 Run Example

Replace 192.168.1.xxx with the actual IP address of your robot arm controller.

  • UFACTORY 850 or xArm 5/6/7 Series Robot Arm
    python run_rs_d555_grasp.py 192.168.1.xxx
    

Note: Although the D555 is technically compatible with the Lite6, its weight(D555+vacuum gripper Lite) exceeds the Lite6’s payload capacity and therefore is not recommended for use.

Important Notes

  • TCP/Coordinate Offset: Do not set TCP offset or coordinate offset, otherwise you may need to fine-tune the code.
  • TCP Payload: Set TCP payload to avoid false collision detection.
  • Collision Detection: Before running the example, ensure that collision detection is enabled. It is recommended to set the collision sensitivity to 3 or higher.
### 关于 ufactory xArm7 机器人的控制与开发资源 对于希望深入了解并利用 ufactory xArm7 进行开发工作的工程师或研究人员来说,有多种途径可以获得必要的文档和支持。 #### 使用 ROS 和 ROS2 实现高效控制 为了提升开发效率和应用灵活性,在工业自动化、科研教育以及服务机器人等领域内,`xarm_ros2` 提供了一个强大的平台来操作 xArm 系列机械臂,包括 xArm7 型号。该库允许开发者通过高级别的抽象接口快速构建复杂的运动序列和服务调用[^1]。 ```bash sudo apt-get install ros-<ros_distro>-xarm-* ``` 这段命令可以帮助用户安装适用于特定ROS版本的xArm支持包,从而简化了环境配置过程。 #### 利用 Python SDK 完成精细任务编程 除了基于ROS/ROS2的方法外,还有专门针对Python用户的 `xArm-Python-SDK` 。这套工具集不仅提供了丰富的API用于执行基本动作(如关节空间内的位置设定),还涵盖了更高级的功能——比如力矩模式下的交互式控制或是轨迹跟踪等特性[^2]。 ```python from xarm.wrapper import XArmAPI robot = XArmAPI('192.168.1.100') robot.set_position(*target_coords, wait=True) print(robot.get_position()) ``` 上述代码片段展示了如何连接至网络中的xArm设备,并对其发出指令以改变末端执行器的位置;随后读取当前位置反馈作为验证手段之一。 #### 获取官方教程和技术指南 UFactory为旗下产品线准备了一系列详尽的教学材料,其中就包含了关于`xarm_ros`项目的详细介绍。这使得即使是初次接触此类硬件的新手也能循序渐进地掌握其工作原理及实际应用场景[^3]。 此外,考虑到用户体验方面的需求,部分型号如Lite 6出厂即配备齐全的配件套装,极大地方便了个人爱好者或者小型团队开展实验性质的研究活动而不必额外购置专用夹具或其他辅助设施[^4]。 虽然目前提供的参考资料主要围绕着其他几款较为常见的机型展开讨论,但对于同属一个家族的产品而言,很多概念和技术细节是可以相互借鉴参考的。
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