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ドキュメントセンター › GX-MAT-09S

デプロイガイド

環境の準備

1. システム要件

  • OS: Ubuntu 20.04以降
  • Pythonバージョン: 3.6以降
  • ハードウェアプラットフォーム: RDK X5開発ボード（推奨）または互換ARMアーキテクチャ
  • メモリ: 2GB RAM以上
  • ストレージ: 5GB以上の空き容量

2. ハードウェアの接続

カメラデバイス

# 检查摄像头设备
ls /dev/video*
# 或检查 divisioncamera 设备
ls /dev/divisioncamera

ロボットアームのシリアルポート

# 检查串口设备
ls /dev/ttyS*
# 确认 /dev/ttyS1 存在且有权限
sudo chmod 666 /dev/ttyS1

インストール手順

1. プロジェクトのクローン

git clone https://github.com/your-username/Proj_Intelligent-Vision-Arm-Control.git
cd Proj_Intelligent-Vision-Arm-Control

2. 仮想環境の作成（推奨）

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

3. 依存関係のインストール

pip install -r requirements.txt

4. モデルファイルの準備

# 将YOLO11模型文件放置到models目录
cp your_model.bin models/yolo11n_shape_detect_bayese_320x320_nv12_fix_forward.bin

環境設定

1. 基本設定

環境変数のテンプレートをコピーします。

cp .env.example .env

2. .envファイルの設定説明

VLM APIの設定（オプション）

VLM検出機能を使用する場合は、APIキーの設定が必要です。

# VLM API密钥 (必需，用于启用VLM检测功能)
SILICONFLOW_API_KEY=your_api_key_here

# VLM API地址 (可选，默认使用SiliconFlow 硅基流动)
VLM_API_URL=https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions

APIキーの取得： APIキー取得の詳しい手順は SiliconFlow API_KEYの取得 を参照してください。

簡単な手順：

  1. SiliconFlow公式サイト にアクセスしてアカウントを登録します
  2. ログイン後、コンソールでAPIキーを作成します
  3. キーを .env ファイルにコピーします

その他の環境変数（任意。通常は設定不要です）

システムは環境変数による設定の上書きに対応しています。プレフィックスは VISION_ARM_ です。

# Web服务端口
VISION_ARM_WEB_PORT=5002

# MCP服务端口
VISION_ARM_MCP_PORT=8002

# 日志级别
VISION_ARM_LOGGING_CONSOLE_LEVEL=INFO

# 摄像头设备路径
VISION_ARM_CAMERA_DEVICE_PATH=/dev/divisioncamera

# 机械臂串口
VISION_ARM_ARM_SERIAL_PORT=/dev/ttyS1
VISION_ARM_ARM_BAUDRATE=115200

# 模型文件路径
VISION_ARM_MODEL_PATH=models/yolo11n_shape_detect_bayese_320x320_nv12_fix_forward.bin

# 检测阈值
VISION_ARM_MODEL_CONFIDENCE_THRESHOLD=0.7
VISION_ARM_MODEL_IOU_THRESHOLD=0.45

3. 設定ファイルのカスタマイズ

詳細にカスタマイズする場合は、config/default.yaml を変更します。

# 日志配置
logging:
  console_level: "INFO"    # DEBUG, INFO, WARNING, ERROR
  file_level: "DEBUG"

# 摄像头配置
camera:
  device_path: "/dev/divisioncamera"
  width: 640
  height: 480
  fps: 30

# 机械臂配置
arm:
  serial_port: "/dev/ttyS1"
  baudrate: 115200
  workspace_limits:
    x_range: [-200, 200]
    y_range: [100, 400]
    z_range: [30, 150]

サービスの起動

方法1：起動スクリプトを使用する（推奨）

# 启动服务
./bin/start-server.sh

# 停止服务
./bin/stop-server.sh

方法2：直接実行する

# 使用默认配置
python -m vision_arm_mcp.main

# 指定配置文件
python -m vision_arm_mcp.main --config config/custom.yaml

デプロイの検証

1. サービス状態の確認

起動後、システムは利用可能なすべてのアクセスアドレスを表示します。

启动信息:
- Web界面: http://127.0.0.1:5002
- MCP服务: http://127.0.0.1:8002/mcp/
- API接口: http://127.0.0.1:5002/api/status

2. 接続テスト

# 测试Web服务
curl http://localhost:5002/api/status

# 测试MCP服务
curl http://localhost:8002/mcp/

# 访问Web界面
# 在浏览器打开 http://localhost:5002

3. ハードウェア状態の確認

# 检查摄像头
python -c "import cv2; cap = cv2.VideoCapture('/dev/divisioncamera'); print('Camera OK' if cap.isOpened() else 'Camera Error')"

# 检查串口权限
ls -l /dev/ttyS1

トラブルシューティング

よくある問題

1. カメラデバイスが存在しない

# 问题：/dev/divisioncamera 不存在
# 解决：检查USB摄像头连接，或修改配置为 /dev/video0

2. シリアルポートの権限が不足している

# 问题：Permission denied: '/dev/ttyS1'
# 解决：
sudo chmod 666 /dev/ttyS1
# 或添加用户到dialout组
sudo usermod -a -G dialout $USER

3. モデルファイルが見つからない

# 问题：Model file not found
# 解决：确认模型文件在 models/ 目录下
ls models/

4. ポートが使用中

# 问题：Port 5002 already in use
# 解决：修改环境变量或配置文件
export VISION_ARM_WEB_PORT=5003

ログによるデバッグ

# 查看实时日志
tail -f logs/app.log

# 增加日志详细度
export VISION_ARM_LOGGING_CONSOLE_LEVEL=DEBUG

ネットワーク設定

LANからのアクセス

システムはすべてのネットワークインターフェースのIPアドレスを自動検出して表示します。

本地访问:
- Web界面: http://127.0.0.1:5002

局域网访问:
- Web界面: http://192.168.1.10:5002 (主要)
- MCP服务: http://192.168.1.10:8002/mcp/

お問い合わせ

資料のダウンロード・技術サポートについては、HumansX株式会社までお問い合わせください。

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