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Notebook 0 — First Connection & Movement

🎯 目标：连接 Reachy Mini 并执行你的第一条运动指令。

架构概述

Reachy Mini 采用客户端-服务器架构：

graph LR
    subgraph Client
        A[Your Python Script]
    end
    
    subgraph Server
        B[Reachy Daemon]
    end
    
    subgraph Reachy Mini
        C[Robot Hardware or Simulation]
    end
    
    A <--> B
    B --> C

核心概念：

• 守护程序（Daemon）：一个后台服务程序，直接控制机器人的电机、传感器、摄像头和音频。
• Python SDK：你用来发送指令的 reachy_mini 软件包。

为什么采用这种架构？

• 多个客户端可以同时连接（如网页应用、脚本、Jupyter Notebook）。
• 守护程序负责安全地处理底层硬件操作。
• 你可以通过网络远程控制机器人。例如，在与机器人连接的树莓派（Raspberry Pi）上运行守护程序，同时在性能强大的服务器上运行你的 AI 代码。

验证连接

在运行代码之前，请先确认机器人已启动并正常运行。

你应该使用 Reachy Mini Control 来检查机器人是否已连接并准备就绪。

Ultralytics Serving

Inference service based on Ultralytics

创建虚拟环境

python -m venv venv source venv/bin/activate

安装依赖包

创建 requirements.txt

fastapi
python-multipart
aiofiles
onnxruntime
ultralytics
uvicorn[standard]
gunicorn
pytest
httpx

安装

pip install -r requirements.txt

调试

创建 launch.json 文件，用于调试 FastAPI 应用。

.vscode/launch.json { "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "Python: FastAPI", "type": "python", "request": "launch", "module": "uvicorn", "args": [ "app.

系统

指定本地时区

FROM ubuntu:20.04
LABEL maintainer="wang-junjian@qq.com"

ARG TIME_ZONE=Asia/Shanghai
RUN DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install tzdata -y && \
    ln -fs /usr/share/zoneinfo/$TIME_ZONE /etc/localtime && \
    echo $TIME_ZONE > /etc/timezone

• /etc/localtime 修改时区
• /etc/timezone 描述本机所属时区
• timedatectl 显示修改好的效果 参考资料
• linux时区（/etc/localtime和/etc/timezone）
• 在 Linux 中查看你的时区

Python 开发环境 构建 Python, OpenCV 开发环境的镜像 FROM ubuntu:20.04 LABEL maintainer="wang-junjian@qq.com" # 设置 apt 源（阿里云），设置完必须 update。 RUN sed -i 's/archive.ubuntu.com/mirrors.aliyun.

构建镜像

FROM paddlepaddle/paddle:2.2.2-gpu-cuda10.2-cudnn7
LABEL maintainer="wang-junjian@qq.com"

RUN apt-get update && apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev -y

RUN pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ \
    numpy fastapi paddleocr opencv-python

EXPOSE 20000

WORKDIR /inference-serving
ADD . ./

CMD ["python", "app.py"]

官方推荐：非安培架构的GPU，推荐使用CUDA10.2，性能更优。

自己构建 paddlepaddle 镜像

通过官方的 Docker Hub 没有找到 runtime 版本，想着节省几个G的空间，于是考虑自己来构建。

安装

pip install paddleocr

测试

import cv2
import numpy as np

from paddleocr import PaddleOCR


ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True)
image_path = 'test.jpg'
img = cv2.imread(image_path)

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_gray1 = img_gray[:,:, np.newaxis]
img_gray3 = np.concatenate([img_gray1, img_gray1, img_gray1], axis=-1)

texts = ocr.ocr(img_gray3)
for text in texts:
    """
    box   坐标1　　　　　　　　　坐标2
          坐标4　　　　　　　　　坐标3
    """
    box = text[0]
    t = text[1][0]
    score = text[1][1]

可视化（图像上画出文本和得分） import os import shutil import cv2 import numpy as np import uuid from PIL import ImageFo

安装

Python

sudo apt install python3
sudo apt install python3-pip
sudo pip3 install --upgrade pip

OpenCV

sudo pip3 install opencv-python
sudo pip3 install opencv-contrib-python

图像

读取图像

import cv2

img_file = 'python-logo@2x.png'
img = cv2.imread(img_file)

获取图像大小

width = img.shape[1]
height = img.shape[0]

显示图像并等待按任意键退出

import cv2

img_file = 'python-logo@2x.png'
img = cv2.imread(img_file)
cv2.imshow('', img)
cv2.waitKey(0)

宽高缩小一倍 比例 import cv2 img_file = 'python-logo@2x.png' img = cv2.imread(img_file) img = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5) cv2.

Dockerfile

FROM ubuntu:20.04
LABEL maintainer="wang-junjian@qq.com"

#auto install tzdata(opencv depend)
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

RUN sed -i s@/archive.ubuntu.com/@/mirrors.aliyun.com/@g /etc/apt/sources.list
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    python3 python3-pip \
    libglib2.0-dev libgl1-mesa-glx \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

RUN ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python && \
    ln -s /usr/bin/pip3 /usr/bin/pip
RUN pip install --no-cache-dir -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ \
    opencv-python opencv-contrib-python

#set your localtime
RUN ln -fs /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime

WORKDIR /

CMD bash