Franka#

RPent 可以通过 RLinf 的 RealWorldEnv worker 控制单台 Franka 机械臂。

安装#

备注

以下的步骤只会安装 Python 侧依赖（自定义的 RLinf Franka 分支和 rlinf-openpi），并不会构建机械臂真正需要的机器人控制栈。在安装 RPent 之前，请先按照 RLinf 单臂 Franka 指南配置控制节点：检查 Franka 固件兼容性、安装实时内核、选择夹爪（Franka hand 或 Robotiq 2F-85/2F-140）与相机，并构建 ROS 控制相关软件包（ROS Noetic、与固件匹配的 libfranka 和 franka_ros，以及 serl_franka_controllers）。参见 RLinf 单臂 Franka 指南。

在 RPent 仓库根目录运行：

uv sync --extra franka

该命令会把自定义的 RLinf Franka 分支和 rlinf-openpi 安装到 .venv。

标定（Calibration）#

手眼标定使用 ROS 的 easy_handeye 完成。它为每台相机生成一个 YAML （外部相机为 eye-on-base，腕部相机为 eye-on-hand），默认保存在 ~/.ros/easy_handeye/ 下。

RPent 会读取一个 JSON 文件（hand_eye_calibration.json），其中包含每台相机的 source_name、parameters 和 transformation；这些字段需要从各 easy_handeye YAML 中复制而来。

该文件的位置可通过 --calibration-path 配置，默认值为 ~/.ros/easy_handeye/hand_eye_calibration.json。

开发配置#

仓库中给出的值是开发默认值，在启用机械臂运动前必须逐项核对：

robots/franka/config/example.yaml，包含机器人身份（机器人 IP、相机序列号、夹爪）和工作空间几何（目标/复位位姿、安全边界）。

RPent 会把这份机器人配置转换成内部的 RLinf cluster 和环境对象。如需改用其他文件，请传入 --robot-config /path/to/robot_config.yaml。

启动 Ray#

Ray 在启动时会捕获环境变量，因此必须先设置 node rank 再启动：

export RLINF_NODE_RANK=0
ray stop --force
ray start --head

运行冒烟测试#

冒烟测试用于验证基本的解析式运动和夹爪 primitives 是否正常工作。如要进行冒烟测试，请在启动 RPent 时指定任务 0：

# replace --robot-config and --calibration-path with your own paths
uv run --extra franka rpent --robot franka --task-id 0 \
  --planner claude_code --model claude-opus-4-8      \
  --robot-config robots/franka/config/example.yaml   \
  --calibration-path ~/.ros/easy_handeye/hand_eye_calibration.json

RPent 会使用当前解释器启动 robots/franka/env_server.py：加载 RPent robot config、生成内部的 RLinf adapter config、连接 Ray、等待 healthz，并把初始状态记录为 step 0。

VLA 抓取 DEMO#

RPent 提供了一个使用 VLA 抓取物品的 DEMO。task-id 1 会暴露 vla_grasp 工具。当前单臂 Franka 需要兼容的外部 VLA 服务，其观测布局、动作布局、checkpoint 和归一化统计必须与 Franka 训练配置一致：

uv run --extra franka rpent --robot franka --task-id 1 \
  --vla-endpoint http://VLA_HOST:PORT \
  --planner claude_code --model claude-opus-4-8 \
  --robot-config robots/franka/config/example.yaml \
  --calibration-path ~/.ros/easy_handeye/hand_eye_calibration.json

目前 VLA 服务需要单独部署。若未设置 --vla-endpoint，解析式运动和夹爪工具仍然可用，但 vla_grasp 会抛出运行时错误。

工具与状态产物#

Franka 扩展提供 view_env_state、view_camera_meta、move_delta、 rotate_delta、open_gripper、close_gripper 和 vla_grasp。所有会改变环境状态的工具都会把机器人状态、腕部与外部 RGB 图像、可选的对齐深度数组和相机元数据保存到 RPent 统一的 EnvState 中。

安全要求#

操作员必须守在急停按钮旁。在尝试抓取之前，先用极小幅度动作验证任务 0。一旦相机与状态结果不一致、目标运动没有到位，或任何标定存在疑问，应立即停止。