R2C SDK已支持的机器人

通用环境要求

R2C SDK运行的软件环境如表2所示。

通用CLI启动方式

所有适配器都通过统一的CloudRobo client命令行入口启动：

python -m r2c_sdk.cloudroboclient --bundle config/cert_xxx.zip --robot-config config/robot_xxx_config.yaml 

• cert_xxx.zip接入配置文件是在CloudRobo平台控制台上“运行管理 >机器人”页面中，创建接入机器人后，可下载该接入配置文件。
• 机器人的配置文件robot_xxx_config.yaml在R2C SDK软件包中的config目录下。

DummyRobot：Dummy仿真模拟器

适用场景： 无真实硬件时进行端到端链路联调（cloudroboclient ↔ cloudrobo(policy server)），或CI自动化测试。

硬件要求： 无。

依赖： 无需额外安装（仅使用numpy，SDK已包含）。

请参考config/robot_dummy_config.yaml文件的配置。

下面是该配置文件中的部分配置内容：

Dummy adapter生成数据：

• 关节位置：从initial_joint_positions开始，收到action后向目标移动（受max_joint_speed_rad_s限制）。
• 图像：根据image_specs生成随机像素的numpy数组。

  # 启动 Dummy 机器人
  python -m r2c_sdk.cloudroboclient  --bundle config/cert_xxx.zip --robot-config config/robot_dummy_config.yaml 

可用的Dummy预设配置：

• config/robot_dummy_config.yaml — SO101样式（6关节，front+wrist相机）。
• config/robot_ur5e_dummy_config.yaml — UR5e样式（7维状态：x/y/z/rx/ry/rz/gripper_position，wrist+third_person相机）。
• config/robot_jaka_dummy_config.yaml — JAKA样式（7关节，top+wrist相机）。

LeRobot（SO101）

适用场景： 使用LeRobot库驱动的SO101系列机械臂（Follower臂）等。

# 安装 LeRobot 核心库
pip install lerobot draccus  
# 如使用 USB 相机
pip install opencv-python 

请参考config/robot_so101_lerobot_config.yaml文件的配置。

下面是该配置文件中的部分配置内容：

# Step 1: 确认串口设备
ls /dev/ttyACM* /dev/ttyUSB*  
# Step 2: 确认相机设备
ls /dev/video*  
# Step 3: 修改配置中的port和相机路径
vim config/robot_so101_lerobot_config.yaml  
# Step 4: 启动
python -m r2c_sdk.cloudroboclient --bundle config/cert_xxx.zip --robot-config  config/robot_so101_lerobot_config.yaml

UR5e RTDE（Universal Robots UR5e直驱）

适用场景： 通过RTDE(Real-Time Data Exchange)协议直接控制UR5e机械臂，无需ROS2。适用于需要低延迟、高频控制的研究与工业场景

# 安装 UR5e 可选依赖
pip install -e ".[ur5e]"  
# 或手动安装
pip install ur-rtde>=1.5 pyserial>=3.5 pyrealsense2>=2.56 

• UR5e机械臂：
  • UR5e控制器IP：192.168.5.152（默认，可在配置中修改）。
  • RTDE端口：默认30004。
  • 确认控制器已启动，示教器显示 "RUNNING" 状态。
• DH夹爪：
  • 通过USB转RS485适配器连接。
  • 设备路径：/dev/ttyUSBDH_（默认，可在配置中修改）。
• RealSense相机：
  • D435I（腕部）：序列号045322075954。
  • D435（第三人称）：序列号134222076113。
  • 通过USB 3.0连接。

请参考config/robot_ur5e_config.yaml文件的配置。

下面是该配置文件中的部分配置内容：

action_mode：

• "absolute" ： 命令值即为目标具体值。
• "delta" ： 命令值为相对于当前状态的偏移量。

ur5e_config.cameras： 每项为{name, serial, width, height, fps}。serial值为RealSense相机序列号。

# Step 1: 确认 UR5e 控制器可达
ping 192.168.5.152  
# Step 2: 确认串口设备
ls /dev/ttyUSBDH_* /dev/ttyUSB*  
# Step 3: 确认 RealSense 相机连接（可选）
rs-enumerate-devices  
# Step 4: 修改配置中的 IP、串口、相机序列号
vim config/robot_ur5e_config.yaml  
# Step 5: 启动
python -m r2c_sdk.cloudroboclient --bundle config/cert_xxx.zip --robot-config config/robot_ur5e_config.yaml 

• 启动前确保机械臂周围无障碍物。
• 首次运行建议设置较小的max_pos_speed和max_rot_speed。
• 随时可通过键盘e键或Ctrl+C紧急停止。
• 示教器上的急停按钮始终可用。
• 建议首次使用dry_run: true验证数据流，再切换为false执行物理动作。

非夕Flexiv Rizon4机器人

硬件设备：

• 仅在ubuntu22.04测试，使用Flexiv RDK作为底层实现。
• 使用opencv-python的VideoCapture捕获/dev/video6和/dev/video14两个相机。
• 夹爪为Flexiv-GN01。

配置：

hardware:
  type: "custom"
  class_path: "r2c_sdk.robots.flexiv_hardware_adapter.FlexivHardwareAdapter"
  custom_config:
    # Flexiv 机器人序列号
    robot_sn: "Rizon4-062833"
    # dry_run: true
    # 夹爪配置（从配置读取，不硬编码）
    gripper_name: "Flexiv-GN01"  # 夹爪类型
    gripper_open_width: 0.09    # 夹爪完全打开宽度 (m)
    gripper_close_width: 0.012  # 夹爪完全闭合宽度 (m)
    gripper_velocity: 0.10
    gripper_force_limit: 20.0
    # 力传感器
    zero_ft_on_start: false
    force_limit_n: 20.0
    # 摄像头配置
    cameras:
      wrist:
        source: 6
        width: 640
        height: 480
        fps: 30
      third:
        source: 14
        width: 640
        height: 480
        fps: 30

前置安装命令

pip install numpy spdlog flexivrdk

启动命令

python -m r2c_sdk.cloudroboclient --bundle config/cert_xxx.zip --robot-config config/robot_flexiv_config.yaml

测试命令

在开始测试前，请务必在配置中设置runtime.dry_run为true，这样只会打印action日志而不执行实际动作，在确认链路正常后再改为false。

• 机器人启动指令

  python -m r2c_sdk.cloudroboclient --project-id test_project --device-id flexiv --client-id robot --robot-config config/robot_flexiv_config.yaml

• 观测订阅指令

  python examples/observation_subscriber.py --project-id test_project --device-id flexiv --client-id obs_sub --target-device-id robot

• 动作发布指令

  python examples/flexiv_cloud_adapter.py --project-id test_project --device-id flexiv  --client-id obs_sub

五八智能 天狼Q25 模拟摇杆控制

硬件设备：

• 仅在ubuntu 22.04测试，使用UDP直接与Q25交互，基于58智能开放的SDK（C++）重写。
• 使用摄像头RTSP流捕获main_cam、front_cam和back_cam三个相机。

配置：

hardware:
  type: "custom"
  class_path: "r2c_sdk.robots.q25.q25_hardware_adapter.Q25HardwareAdapter"
  custom_config:
    # Q25 Ultra 四足机器人配置
    robot_ip: "192.168.3.20"       # 机器人控制指令IP
    camera_ip: "192.168.1.102"     # 摄像头RTSP流IP
    robot_port: 43893
    listen_port: 43893
    # 观测数据发布频率 (Hz)
    observation_rate_hz: 10.0
    # 摄像头配置
    camera_enabled: true
    camera_locations: ["main_cam", "front_cam", "back_cam"]  # 启用的摄像头列表
    rtsp_port: 8554  # RTSP流端口
    camera_timeout_ms: 5000  # 摄像头连接超时 (毫秒) 
    # 调试模式：只接受并打印action，不执行实际动作
    dry_run: true

安装命令

pip install numpy

启动命令

python -m r2c_sdk.cloudroboclient --bundle config/cert_xxx.zip --robot-config config/robot_q25_config_joystick.yaml

测试命令

在开始测试前，请务必在配置中设置runtime.dry_run为true，这样只会打印action日志而不执行实际动作，在确认链路正常后再改为false。

• 机器人启动指令

  python -m r2c_sdk.cloudroboclient --project-id test_project --device-id q25 --client-id robot --robot-config config/robot_q25_config_joystick.yaml

• 观测订阅指令

  python examples/observation_subscriber.py --project-id test_project --device-id q25 --client-id obs_sub --target-device-id robot

• 动作发布指令

  python examples/q25_cloud_adapter_joystick.py --project-id test_project --device-id q25  --client-id obs_sub

ROS2：通用ROS2机器人平台

适用场景： 任何通过ROS2(Humble/Jazzy/Rolling)运行的机器人平台，包括JAKA Mini2、SO101，仿真MetaEngine提供的仿真机器人等。

硬件要求：

• 任何运行ROS2的机器人平台。
• ROS2 topics发布关节状态和相机图像。

# ROS2 依赖由系统 ROS2 安装提供，无需额外 pip 安装
# 确认 rclpy 可用：
python3 -c "import rclpy; print('rclpy OK')" 
# 可选：时间同步订阅
pip install message_filters 

使用ros2 control list_controllers查看可用的控制器列表。

ros2_config.subscriptions：

ros2_config.command_publishers：

ROS2 命令通道选择：

• Publisher（推荐）：直接发布topic，延迟最低。使用default_command_publisher指定。
• Service ：使用command_services和default_command_service指定。

Zenoh ROS1：通用ROS1机器人（Zenoh Bridge）

Zenoh ROS1适配器适用于任何通过zenoh-bridge-ros1接入网络的ROS1机器人，并无需在上位机安装rospy或任何ROS1依赖，该适配器直接通过Zenoh数据平面订阅/发布ROS1消息。

Zenoh ROS1适配器硬件要求：

• 任意运行ROS1的机器人平台，如R1 (HDAS)双臂机器人等。
• 机器人端运行zenoh-bridge-ros1实例。
• 网络可达Zenoh peer或router。

  表14 上位机系统/软件要求

  项	要求
  操作系统	Linux（推荐Ubuntu 22.04/24.04）
  Python	>= 3.10
  zenoh-python	pip install zenoh
  opencv-python	可选，用于解码CompressedImage（pip install opencv-python）

适配器通过zenoh-bridge-ros1与ROS1系统通信，工作流程为：

ROS1 机器人 ←→ zenoh-bridge-ros1 ←→ Zenoh 网络 ←→ ZenohRos1HardwareAdapter 

需确保机器人端zenoh-bridge-ros1正常运行，且其Zenoh配置（mode、router address）与适配器一致。

自定义消息类型： 可通过ros1_type_overrides注册新的ROS1消息类型，需提供datatype和md5值。

请参考config/robot_r1_zenoh_ros1_config.yaml文件的配置。

下面是该配置文件中的配置参数说明：

ros1_type_overrides（可选）：

用于注册内置类型表之外的ROS1消息类型。每项为：

ros1_type_overrides:  
  "custom_msgs/MyMessage":  
    datatype: "custom_msgs/MyMessage"  
    md5: "abc123..."

使用步骤

# Step 1: 安装依赖
pip install zenoh opencv-python  
# Step 2: 确保机器人端zenoh-bridge-ros1正常运行
# （在机器人端启动bridge，确认其Zenoh配置与本适配器一致） 
# Step 3: 修改配置文件中的connect_endpoints、subscriptions、publishers
vim config/robot_r1_zenoh_ros1_config.yaml  
# Step 4: 启动适配器
python -m r2c_sdk.cloudroboclient --bundle config/cert_xxx.zip --robot-config config/robot_r1_zenoh_ros1_config.yaml 

适配其他ROS1机器人

Playback：回放录制数据

Playback适配器适用于离线调试cloudroboclient ↔ cloudrobo(policy server)链路，不需要真实硬件，通过回放之前录制的观测数据来模拟机器人。

该适配器无需额外安装（使用SDK内置的safe_serialization）依赖，请参考config/robot_playback_config.yaml文件的配置。

• Playback adapter的send_action()是空操作（no-op），收到cloud的action也不会执行。
• device_to_r2c和r2c_to_device的映射配置需与被录制的真实机器人的配置保持一致。

录制与回放

R2C SDK支持将观测数据录制为.r2cr二进制文件（安全格式，JSON结构 + 原始numpy字节，无代码执行风险），用于后续离线回放和调试。

• 录制：在cloudroboclient启动时添加--record参数。

  python -m r2c_sdk.cloudroboclient --client-config config/client_config.yaml --robot-config config/robot_ur5e_config.yaml --record recordings/ur5e_demo.r2cr 

  正常运行时按Ctrl+C停止，录制文件会自动保存。

• 回放：使用robot_playback_config.yaml配置回放已录制的数据。

  python -m r2c_sdk.cloudroboclient --client-config config/client_config.yaml --robot-config config/robot_playback_config.yaml 

  确保配置文件中playback_config.recording_file指向正确的录制文件。