机械臂控制

技能简介

该技能通过OpenClaw SDK集成物理机械臂与夹爪，支持语音指令和程序化控制完成六自由度运动、抓取操作及安全监测。

业务背景

该技能让机械臂像人一样听懂指令、灵活作业。通过语音或程序控制六自由度运动与抓取，配合实时力感监测和安全保护，大幅降低自动化产线的操作门槛。无需专业编程背景，业务人员即可部署搬运、装配等任务，同时仿真模式支持离线调试，减少实机测试成本。

落地案例：某电子车间需将芯片从传送带分拣至检测工位。工程师初始化机械臂后，通过语音下达"抓取位置A，移动至位置B，轻放"指令，系统自动完成坐标定位、夹爪力度调节（50N防压损）及动作序列执行。运行中力传感器实时反馈异常阻力，碰撞检测触发急停保护。无设备时先用仿真模式验证路径，确认后再切换实机，避免误操作损伤精密元件。

能做什么

• 控制机械臂六自由度运动与空间定位
• 执行夹爪抓取与释放动作，支持力度调节
• 实时获取力/力矩传感数据
• 检测碰撞并触发安全保护机制
• 按预设序列自动执行多步动作
• 自动识别连接硬件型号
• 在无实体设备时运行仿真模式

使用说明

1. 安装依赖库：pip install openclaw pyserial numpy
2. 通过USB串口、以太网或ROS连接机械臂硬件
3. 初始化控制对象：from openclaw_control import init_claw; claw = init_claw()
4. 调用控制方法：移动claw.move_to(x,y,z)、抓取claw.grab(force=50.0)、释放claw.release()
5. 使用语音指令如”Jarvis, grab the object”或”Jarvis, move to 10 20 30″直接操控

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 机械臂运动范围内禁止人员停留，需设置物理围栏
• 高负载工况下抓取力度参数设置错误可能导致物体滑落或设备损伤
• 碰撞检测响应延迟<10ms，高速运动时仍存在接触风险
• 仿真模式与实机控制逻辑存在差异，切换前需验证坐标系
• 多品牌硬件混用时通信协议版本需严格匹配

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/aly-joseph/jarvis-skills/SKILL.md
来源类型：GitHub仓库