ドキュメントデプロイガイド
環境の準備
1. システム要件
- オペレーティングシステム：Ubuntu 20.04 以降
- Python バージョン：3.6 以上
- ハードウェアプラットフォーム：RDK X5 開発ボード（推奨）または互換性のある ARM アーキテクチャ
- メモリ要件：2GB 以上の RAM
- ストレージ容量：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 ファイルの設定方法
VLM API の設定（任意）
VLM 検出機能を使用する場合は、API キーを設定する必要があります：
# 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、次を参照してください：SiliconFlow キー取得ガイド
簡単な手順：
- SiliconFlow 公式サイト にアクセスしてアカウントを登録します
- ログイン後、コンソールで API キーを作成します
- 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
より詳細にカスタマイズする場合は、config/default.yaml を編集します：
# 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
デプロイの確認
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
よくある質問
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. ポートが使用中である
# 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 アドレスを自動的に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
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