Franka 真机使用 VR 遥操作设备

本指南介绍如何在 RLinf 的 Franka 真实世界环境中配置和使用 VR / PICO 遥操作设备。本文是基础 Franka 真机强化学习 文档的扩展，仅涵盖 VR 遥操作链路所需的 额外 步骤。

备注

如果你还没有阅读过基础的 Franka 指南，请先参考 Franka 真机强化学习。本页默认 Franka 控制、Ray 集群和相机已经按基础指南完成配置。

硬件架构概览

当前 VR 遥操作链路以 PICO 头显和手柄为例。PICO 数据由外部服务采集并通过 ZeroMQ 发布，RLinf 中的 PICO intervention wrapper 订阅该数据流，并将手柄相对位姿 转换为 Franka 环境使用的归一化末端 delta action。

节点	角色	硬件 / 软件
GPU 服务器 (node 0)	Actor、rollout、可选相机采集	NVIDIA GPU、RLinf
Franka 控制节点 (node 1 或单节点)	Franka 机械臂、env worker、VR 数据订阅	Franky、pyzmq
VR / PICO PC	运行 XRoboToolkit 和 VR 数据发布进程	PICO 头显、手柄、VR publisher

如果 VR publisher 与 RLinf env worker 在同一台机器，可以使用 IPC 地址； 如果在不同机器上运行，推荐使用 TCP 地址。

VR 软件准备

VR 数据发布进程不直接由 RLinf 启动。它需要先从 PICO / XRoboToolkit 读取头显和手柄数据， 再将数据发布到 ZeroMQ。

1. 准备 PICO / XRoboToolkit

在 PICO 头显和运行 publisher 的机器上完成以下准备：

• 在 PICO 头显端，从 XRoboToolkit-Unity-Client releases 选择与头显和 XRoboToolkit 版本适配的 APK 并安装。

• 在负责收发 PICO 数据的机器上，从 XRoboToolkit-PC-Service releases 选择适配版本并安装 PC Service。当前 release 页面提供的 PC Service 安装包仅覆盖 Ubuntu 22.04 和 Ubuntu 24.04，请使用这两个系统版本之一进行安装；其他系统版本需要自行适配。

• 确认 publisher 机器与机器人控制节点在同一网络中，或者与 RLinf env worker 在同一台机器上。

在 PICO 头显连接前，先在收发数据的机器上启动 XRoboToolkit PC Service：

cd /opt/apps/roboticsservice
bash runService.sh

启动 PC Service 后，再在 PICO 头显端连接该服务，并确认 PICO 头显、左右手柄均已连接， 手柄位姿和按键数据会持续更新。

选择一个安装目录，然后克隆仓库：

cd /path/to/install/pico
git clone git@github.com:tiny-xie/pico_software.git
cd pico_software/XRoboToolkit-Teleop-Sample-Python

备注

pico_software 中使用的 XRoboToolkit-Teleop-Sample-Python 模块来自官方开源仓库 XR-Robotics/XRoboToolkit-Teleop-Sample-Python。

配置环境：

# 为提高国内依赖安装速度，可以添加`--use-mirror`到下面的setup_uv.sh命令
# bash setup_uv.sh --use-mirror

bash setup_uv.sh

启动 VR 数据 publisher 前，可使用刚刚创建的虚拟环境，在 pico_software 路径下验证 PICO 与收发数据机器的 XRT 链路是否已经连通：

cd /path/to/pico_software/XRoboToolkit-Teleop-Sample-Python
source .venv/bin/activate
cd /path/to/pico_software
python test_pico_xrt_pipeline.py

如果连接成功，移动 PICO 头显和手柄时，终端中应能看到持续变化的数据流。

启动 VR 数据 publisher 前，先在 pico_software/configs/vr_bridge.yaml 中配置 publisher 侧的 ZeroMQ 地址。

同机运行时可以使用 IPC：

zmq:
  ipc_addr: "ipc:///tmp/vr_data.ipc"

跨机器运行时，publisher 侧建议绑定 TCP：

zmq:
  ipc_addr: "tcp://0.0.0.0:<port>"

然后在同一台收发数据的机器上，使用该配置文件启动 VR 数据 publisher：

cd /path/to/pico_software/XRoboToolkit-Teleop-Sample-Python
source .venv/bin/activate
cd /path/to/pico_software
python -m vr_data_publisher --config configs/vr_bridge.yaml

2. 安装 RLinf 侧依赖

运行 PICO intervention 的 RLinf 环境请直接使用 franka env 安装。 该 env 包含基础 Franka 真机依赖，以及 VR / PICO 链路所需的 pyzmq：

bash requirements/install.sh embodied --env franka
source .venv/bin/activate

如果使用 Ray，请在 ray start 之前 完成安装并 source 对应环境。

警告

Ray 会在 ray start 时捕获 Python 解释器和环境变量。若 pyzmq、Franka 环境或 PYTHONPATH 在 ray start 之后才配置，worker 进程可能无法读取控制器数据或无法连接 ZeroMQ。

3. 验证 PICO 数据流

启动 VR 数据 publisher 后，可以在读取控制器的节点上先执行 RLinf 内置检查脚本，确认已经能收到 PICO / ZeroMQ 数据：

python toolkits/realworld_check/test_pico_data.py \
    --zmq-addr ipc:///tmp/vr_data.ipc

如果 publisher 和 RLinf env worker 跨机器运行，请把 --zmq-addr 改成 YAML 中 pico.zmq_addr 使用的 TCP 地址：

python toolkits/realworld_check/test_pico_data.py \
    --zmq-addr tcp://<vr_publisher_ip>:<port>

你应该看到持续更新的输出，类似于：

[000012] recv_rate=79.8Hz | headset: pos=[0.120 1.430 0.210] quat=[0.000 0.707 0.000 0.707] | right: pos=[0.320 1.120 0.850] quat=[0.010 0.690 0.020 0.724] grip=0.000 trigger=0.000 | buttons_active=none

如果输出持续刷新，就说明 RLinf 侧已经能收到 PICO 数据流；移动手柄、按下 grip / trigger / A / B 时，对应数值或按键状态也会随数据变化。

YAML 配置说明

要使用 PICO 进行数据采集，请使用配置文件 examples/embodiment/config/realworld_collect_data_pico.yaml。 RLinf consumer 侧的 ZeroMQ 连接地址配置在 env.eval.pico.zmq_addr。 该地址必须与 configs/vr_bridge.yaml 中的 publisher bind 地址匹配： 同机运行时可使用 ipc:///tmp/vr_data.ipc；跨机器运行时应使用 tcp://<vr_publisher_ip>:<port>，不要使用 tcp://0.0.0.0:<port> 作为 consumer 连接地址。

关键配置如下：

env:
  eval:
    teleop: pico

    pico:
      zmq_addr: "tcp://<vr_publisher_ip>:<port>"
      position_scale: 1.0
      rotation_scale: 1.0
      calibration:
        button: "trigger"

机械臂运动参数

采集示例使用 Franky 默认运动参数，每次调用的目标变化上限为 3 cm 和 0.10 rad，无需为 PICO 另加 compliance。数采和 policy 执行共用这些默认值；完整参数、任务 reset 的影响及硬件覆盖方法见 配置机械臂运动。

pico.position_scale 和 pico.rotation_scale 控制手柄运动映射为机器人请求运动的比例，只影响 PICO 输入，包括训练时的人工接管。环境先应用动作缩放和工作空间边界，再将请求交给 Franky；Franky 的控制参数同时作用于 PICO 和 policy 下发的目标。

夹爪配置

如果 no_gripper: true，PICO 只控制机械臂 6D 末端运动，不会实际控制夹爪。

若需要 VR 控制夹爪，请确保环境动作维度包含夹爪，并使用支持的末端执行器配置，例如：

env:
  eval:
    no_gripper: False
    pico:
      gripper_close_button: "A"
      gripper_open_button: "B"
      gripper_close_threshold: 0.5

当前按键语义：

A -> close gripper
B -> open gripper

如果 A/B 都不按，夹爪动作输出为 0.0，不会因为松开按钮而自动打开。

集群配置注意事项

集群配置步骤与 Franka 真机强化学习 中描述的相同，主要额外要求如下：

• 读取控制器的节点必须能访问 VR publisher 的 ZeroMQ 地址。

• 如果 VR publisher 使用 TCP，确认防火墙和网卡路由允许访问对应端口。

• 如果 VR publisher 使用 IPC，publisher 和 RLinf env worker 必须在同一台机器上。

• RLINF_NODE_RANK、YAML 中的 cluster.node_groups[*].node_ranks 和 Franka hardware config 中的 node_rank 必须一致。

安全建议

• 首次上真机将 position_scale 调低，例如 0.3 到 0.5。

• 工作空间安全盒、单步 action scale 和 Franka Desk 状态都确认后再放任务物体。

• 每次修改 Ray 环境、Python 依赖、机器人配置或 ZeroMQ 地址后，先 ray stop 再重启。

• 若控制方向明显不对，先松开 grip，重新站位并扣下 trigger 标定，不要在接管中强行纠正。

启动顺序

1. 在 Franka 控制节点上激活 franka 环境，并设置 PYTHONPATH。

2. 启动 Ray 集群。单节点或多节点步骤与 Franka 真机强化学习 相同。

3. 启动 PICO / XRoboToolkit PC Service，并确认头显和手柄已连接。

4. 启动 VR 数据 publisher。

5. 首次运行或修改 ZeroMQ 地址后，运行 test_pico_data.py 确认 PICO 数据可达。

6. 在 Ray head 节点启动采集脚本，并确认采集脚本已设置 teleop: pico。

cd /path/to/RLinf
bash examples/embodiment/collect_data.sh realworld_collect_data_pico

警告

同一时间只允许一个程序持有 Franka 控制权。运行 RLinf 采集时，不要同时运行 robo_avatar.slave.main、其他 franka_control_node 或另一个 RLinf 真机任务。

VR 操作步骤

首次上真机建议不放任务物体，只做小幅运动验证。

1. 站到期望的操作者初始姿态，头显朝向机器人工作台正前方。

2. 扣下 trigger 做 PICO base 标定。

3. 按住手柄 grip 开始接管。按下瞬间会记录手柄 reference pose 和当前 TCP reference pose。

4. 小幅移动手柄，确认方向：

手柄前推 -> 末端 +X
手柄后拉 -> 末端 -X
手柄左/右 -> 末端 +/-Y
手柄上/下 -> 末端 +/-Z
手柄旋转 -> 末端 roll / pitch / yaw

5. 如果启用了夹爪，确认：

A -> 关夹爪
B -> 开夹爪

6. 松开 grip 会停止接管；重新按住 grip 时会重新记录 reference pose。

故障排查

启动后没有 VR 数据

• 确认 XRoboToolkit PC Service / runService 正在运行。

• 确认 VR publisher 进程没有退出。

• 先运行 test_pico_data.py，确认 RLinf 侧能直接收到 PICO 数据。

• 确认 pico.zmq_addr 与 publisher 地址匹配。

• TCP 场景下确认可以从 RLinf env worker 节点访问 publisher IP 和端口。

按住 grip 机械臂不动

• 确认 teleop: pico。

• 确认环境配置中已设置 teleop: pico。

• 确认 grip 数值超过 control_threshold。

• 确认已经完成标定；若 calibration.required=True 且未标定，PICO 不会接管。

• 检查是否被 Franka 安全盒或 action_scale 限制。

方向不对或启动瞬间跳变

• 松开 grip，回到舒适位置后重新扣下 trigger 标定。

• 重新按住 grip，让系统记录新的 reference pose。

• 如果整体方向偏转，调整 operator_to_robot_yaw，例如 1.5708、 3.1416 或 -1.5708。

夹爪没有反应

• 确认 no_gripper: False。

• 确认 override_cfg.end_effector_type 不是 none。

• 确认环境 action space 包含第 7 维夹爪动作。

• 确认没有同时启用会覆盖夹爪动作的其他 wrapper。

FrankaHW 初始化失败 / UDP timeout

如果日志中出现：

FrankaHW: Failed to initialize libfranka robot. libfranka: UDP receive: Timeout

这通常不是 VR 数据问题，而是 Franka 控制节点没有和机器人建立 FCI UDP 通信。 请检查 robot_ip、机器人是否进入可编程模式、控制节点网卡路由，以及是否有其他程序占用 Franka。