ROH-Gen1-Demos 适用于ROH-A001/A002 和 ROH-LiteS001
Demo获取
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方法一: 点击此链接下载
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方法二: 访问roh_demos github网址下载最新版本
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方法三: 通过clone获取:
git clone https://github.com/oymotion/roh_demos
Demo运行教程(windows系统)
ROHand的Demo是基于python脚本开发的, 以下为windows系统使用教程:
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当前支持的ROHand的有ROH-A001、ROH-A002和ROH-LiteS001系列.
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Demo目前有三种控制方式: 视觉控制, 手套控制 和 gForce肌电臂环.
1. 安装python3.12.4
安装前请确保主机用户名为英文
点击此处 从官网获取python3.12.4
或点击此处 直接下载安装包
双击exe打开python安装程序,安装前请务必勾选下图中选项
点击Install Now
安装完成后可打开命令行查询是否安装成功
python --version
若安装成功控制台会打印Python 3.12.4
2. 安装CH341SER驱动
点击此处获取CH341SER驱动
双击exe打开CH341SER安装程序
点击安装即可
3. 创建虚拟环境（可选）
使用虚拟环境可以保证安装demo所需依赖后不影响其他环境
pip install virtualenv
# 选择任意您想配置虚拟环境的位置
cd path/to/your/folder
# 创建虚拟环境，name为虚拟环境名，可自行更改
virtualenv name
# 启动虚拟环境
.\name\Scripts\activate.bat
4. 安装所需依赖
4.1 glove_ctrled_rohand
手套控制灵巧手demo, 在安装bleak-winrt时，需要额外安装vs_BuildTools
点击此处获取vs_BuildTools
双击exe打开Visual Studio Installer
以win11为例，如图勾选需要的安装包(必选),其他可按您的需求勾选
勾选完毕后点击安装即可
安装完后在控制台输入：
cd /path/to/demo/glove_ctrled_rohand
pip install -r requirements.txt
安装完成后输入
python glove_ctrled_hand.py
即可启动demo
程序将自动识别您使用的是有线或无线手套
注意事项:
- 手套使用前需要校准，运行程序后保持手掌张开-握拳-张开重复动作直到校准完成即可，校准时尽量保持放松，避免手指伸的太直或握的太紧，会影响校准结果和控制精度.
4.2 gesture_ctrled_rohand
cd /path/to/demo/gesture_ctrled_rohand
pip install -r requirements.txt
安装完成后输入
python gesture_ctrled_hand.py
即可启动demo
注意: 视觉demo只可以识别手掌面对摄像头且手指向上的手势，其他姿势可能会导致识别不准确.
4.3 gForce_ctrled_rohand
cd /path/to/demo/gForce_ctrled_rohand
pip install -r requirements.txt
安装完成后输入
python gForce_ctrled_hand.py
即可启动demo
注意此demo需要搭配gForce臂环APP，在APP端训练手势后使用.
Demo运行教程(ubuntu系统)
ubuntu通常自带python，无需另行下载
1. 卸载brltty
ubuntu无需安装341驱动
但是需要卸载brltty，此依赖会导致串口异常占用
sudo apt remove brltty
2. 检查是否识别到灵巧手并添加权限
插入灵巧手后
ls /dev/ttyUSB*
控制台打印/dev/ttyUSB0
给串口添加权限
sudo chmod o+rw /dev/ttyUSB0
3. 创建虚拟环境（可选）
使用虚拟环境可以保证安装demo所需依赖后不影响其他环境
pip3 install virtualenv
# 选择任意您想配置虚拟环境的位置,name为虚拟环境的名称,可自由更改
cd path/to/your/folder
# 创建虚拟环境，name为虚拟环境名，可自行更改
virtualenv name
# 启动虚拟环境
source name/bin/activate
4. 安装所需依赖
4.1 glove_ctrled_rohand
cd path/to/demo/glove_ctrled_rohand
pip3 install -r requirements.txt
# 连接到Modbus设备
client = ModbusSerialClient(self.find_comport("CH340") or self.find_comport("USB"), FramerType.RTU, 115200)
if not client.connect():
print("连接Modbus设备失败\nFailed to connect to Modbus device")
exit(-1)
替换self.find_comport("CH340")为"/dev/ttyUSB0"
# 连接到Modbus设备
client = ModbusSerialClient("/dev/ttyUSB0" or self.find_comport("USB"), FramerType.RTU, 115200)
if not client.connect():
print("连接Modbus设备失败\nFailed to connect to Modbus device")
exit(-1)
注意事项: 请检查您的手套是蓝牙版还是有线版
- 若您使用有线版，插入手套并启动后请检查
ls /dev/ttyACM*
是否打印了/dev/ttyACM0
若有的话请添加此串口的权限
sudo chmod o+rw /dev/ttyACM0
完成后输入：
python3 glove_ctrled_hand.py
即可运行demo
注意: 手套使用前需要校准，运行程序后保持手掌张开-握拳-张开重复动作直到校准完成即可，校准时尽量保持放松，避免手指伸的太直或握的太紧，会影响校准结果和控制精度.
4.2 gesture_ctrled_rohand
cd /path/to/demo/gesture_ctrled_rohand
pip install -r requirements.txt
安装完成后同样需要修改串口
client = ModbusSerialClient(find_comport("CH340") or find_comport("USB"), FramerType.RTU, 115200)
158行处修改find_comport("CH340")为"/dev/ttyUSB0"
client = ModbusSerialClient("/dev/ttyUSB0" or find_comport("USB"), FramerType.RTU, 115200)
随后输入：
python gesture_ctrled_hand.py
即可启动demo
注意: 视觉demo只可以识别手掌面对摄像头且手指向上的手势，其他姿势可能会导致识别不准确.
4.3 gForce_ctrled_rohand
cd /path/to/demo/gForce_ctrled_rohand
pip install -r requirements.txt
同理修改串口
client = ModbusSerialClient(find_comport("CH340") or find_comport("USB"), FramerType.RTU, 115200)
126行处修改find_comport("CH340")为"/dev/ttyUSB0"
client = ModbusSerialClient("/dev/ttyUSB0" or find_comport("USB"), FramerType.RTU, 115200)
完成后输入
python gForce_ctrled_hand.py
即可启动demo
注意: 此demo需要搭配gForce臂环APP，在APP端训练手势后使用.
Demo运行实例
1. gesture_ctrled_rohand
2. glove_ctrled_rohand
3. gForce_ctrled_rohand
