G1 人形机器人软件系统架构与 Python SDK

如果说人形机器人的硬件是它的“身体”，那么软件系统就是它的“大脑”和“神经系统”，负责接收信息、进行决策并控制身体行动。理解 G1 机器人的软件架构，特别是如何通过编程接口与其交互，是进行机器人开发的核心。本节将剖析 G1 的软件层次结构，介绍中间件的作用，详细讲解如何使用 Python SDK 或 ROS API，并提供一个实践示例。

1.3.1 G1 软件系统层次 (操作系统、中间件、驱动、应用层)

一个复杂的机器人系统通常由多个软件层次构成，每一层都建立在其下层之上，提供不同程度的抽象，使得开发更加模块化和高效。G1 人形机器人作为一个现代平台，其软件系统也遵循类似的层次结构：

1. 硬件层 (Hardware Layer): 这是最底层，包括我们在 1.2 节中介绍的传感器、执行器（电机、驱动器）、计算单元（主控板、关节控制板等）以及它们之间的通信线路。
2. 底层驱动层 (Low-level Driver Layer): 这一层是直接与硬件交互的软件。它们通常由硬件制造商编写，用于将高层指令转换为硬件能理解的信号，并将硬件状态（如传感器原始数据）读取上来。这些驱动可能运行在机器人内部的嵌入式系统或微控制器上。开发者通常不会直接与这一层打交道。
3. 操作系统层 (Operating System - OS Layer): 运行在机器人主控计算机上的操作系统。对于像 G1 这样的机器人，通常会选择一个稳定、开放且支持实时或准实时处理的操作系统，Linux（如 Ubuntu，可能是其实时版本 RTLinux）是主流选择。OS 负责管理机器人上的计算资源、内存、文件系统、网络通信以及调度不同的软件进程运行。
4. 中间件层 (Middleware Layer): 这是连接底层驱动和上层应用的关键层。中间件为机器人软件开发提供了一个标准化的框架，解决了分布式计算、进程间通信、硬件抽象等复杂问题。ROS (Robot Operating System) 是机器人领域最流行的中间件，Unitree Robotics 的机器人（包括 G1）通常都深度支持 ROS。通过中间件，不同的软件组件（可能运行在不同的计算机上）可以方便地交换数据和互相调用功能。
5. 应用层 (Application Layer): 这是开发者编写各种机器人行为和智能算法的地方。例如，步态规划算法、机械臂操作控制、视觉处理、人机交互逻辑、任务规划等都属于应用层。应用层的软件通过中间件或厂家提供的 SDK 来访问传感器数据和控制执行器，而无需关心底层的硬件细节。你的 Python 控制脚本就运行在这一层。

这种分层架构使得 G1 的软件系统具有良好的模块化、可维护性和扩展性。开发者可以专注于应用层逻辑的实现，而不用担心底层硬件的复杂性。

1.3.2 ROS 或其他中间件在 G1 上的作用 (节点、话题、服务、动作)

正如前面提到的，ROS 在 G1 这样的机器人平台上扮演着至关重要的角色。它为构建复杂的机器人应用提供了一个灵活、分布式的框架。

• 为什么使用 ROS？

  • 模块化与复用性: 将不同的功能（如 IMU 读取、关节控制、导航、视觉处理）分解成独立的模块——“节点”，这些节点可以独立开发、测试和运行。
  • 分布式计算: 节点可以运行在同一台计算机上，也可以运行在网络中的不同计算机上，ROS 负责它们之间的通信。这对于 G1 这样可能包含多个计算单元的机器人非常有用。
  • 标准化接口: ROS 定义了标准的通信机制和消息类型，使得不同的节点（即使由不同人编写）也能方便地协同工作。
  • 丰富的工具和生态系统: ROS 提供了大量的开发工具（可视化、调试、仿真）以及预先构建的功能包（如导航、感知算法），极大地加速了开发过程。

• ROS 的核心概念在 G1 上的体现:

  • 节点 (Nodes): G1 软件系统中运行的每一个独立的可执行程序都可以是一个 ROS 节点。例如，可能有一个节点负责读取和发布 IMU 数据，一个节点负责监听控制指令并发送给关节驱动器，一个节点运行你的 Python 控制算法。
  • 话题 (Topics): 节点之间通过话题发布和订阅数据流。这是 ROS 中最主要的通信方式。
    • 数据发布: G1 的底层驱动节点会读取传感器数据（如关节角度、IMU 读数、足部力），并将这些数据打包成 ROS 消息，发布到相应的 ROS 话题上（例如 /joint_states, /imu_data, /foot_forces）。
    • 数据订阅: 你的 Python 控制节点或其他应用节点会订阅这些话题，实时接收机器人的状态信息。
    • 指令发布: 你的 Python 控制节点会根据算法计算出控制指令（如目标关节力矩或位置），将这些指令打包成 ROS 消息，发布到机器人关节控制节点订阅的话题上（例如 /g1/commands/joint_torques）。
  • 服务 (Services): 用于请求/响应式的通信，适合那些不需要持续发送数据，而是需要执行一次性任务并等待结果的场景。例如，你可能调用一个服务来让 G1 执行一个预设的动作序列，或者查询某个系统参数。
  • 动作 (Actions): 适用于需要长时间执行且需要过程反馈的任务，如“行走 5 米”。一个节点作为动作服务器提供某个动作，另一个节点作为动作客户端发送目标并接收进度反馈，甚至可以在任务完成前取消任务。这对于控制 G1 执行复杂的运动或任务非常有用。

通过 ROS，G1 的硬件功能被抽象化并以标准化的接口暴露出来，使得开发者可以使用 Python 或 C++ 等语言方便地编写高层控制程序。

1.3.3 详细讲解 G1 提供的 Python SDK 或 ROS Python API 的使用

对于 G1 这样的机器人，进行 Python 开发主要有两种途径：使用厂家提供的原生 Python SDK，或者利用 ROS 的 Python 接口 (rospy)。由于 Unitree G1 强力支持 ROS，使用 ROS Python API 通常是更通用和推荐的方式，因为它能让你接入更广阔的 ROS 生态系统。

使用 ROS Python API (rospy):

rospy 是 ROS 官方提供的 Python 客户端库，允许你用 Python 编写 ROS 节点，并与其他 ROS 节点（包括 G1 的硬件驱动节点）进行通信。

• 安装与设置:
  1. 需要在你的开发环境（通常是运行 Ubuntu Linux 的电脑，可能需要安装 ROS）和 G1 机器人（如果 G1 运行 ROS）上都安装相应版本的 ROS。
  2. 安装 G1 机器人特定的 ROS 驱动包。这些包通常包含将 G1 硬件功能封装为 ROS 话题、服务和动作的节点。Unitree 会提供这些包。
  3. 设置 ROS 环境（如配置 ROS_MASTER_URI 和 ROS_HOSTNAME 环境变量，确保你的电脑能找到机器人上的 ROS Master）。
• 基本使用流程:
  1. 初始化节点: 在 Python 脚本的开头，你需要初始化一个 ROS 节点。 Python

     import rospy
     rospy.init_node('my_g1_controller_node') # 给你的节点起一个名字
     

  2. 创建发布者 (Publisher): 如果你想向 G1 发送控制指令，你需要创建一个发布者对象，指定要发布到的话题名称和消息类型。 Python

     from unitree_msgs.msg import MotorCmd # 假设 G1 使用这个消息类型控制电机
     motor_cmd_pub = rospy.Publisher('/g1/commands/motor_commands', MotorCmd, queue_size=10)
     

     /g1/commands/motor_commands 是一个示例话题名，实际名称需要查阅 G1 的 ROS 文档。MotorCmd 是一个示例消息类型，表示电机指令的数据结构。queue_size 指定消息队列大小。
  3. 创建订阅者 (Subscriber): 如果你想接收 G1 的传感器数据或状态信息，你需要创建一个订阅者对象，指定要订阅的话题名称、消息类型以及一个回调函数。当收到新消息时，回调函数会被自动调用。 Python

     from sensor_msgs.msg import JointState # 标准 ROS 消息类型，包含关节角度、速度、力矩
     from sensor_msgs.msg import Imu # 标准 ROS 消息类型，包含 IMU 数据
     from geometry_msgs.msg import WrenchStamped # 标准 ROS 消息类型，可能用于足部力传感器def joint_state_callback(msg):# 在这里处理接收到的关节状态数据print("Received Joint Positions:", msg.position)print("Received Joint Velocities:", msg.velocity)print("Received Joint Torques:", msg.effort)def imu_callback(msg):# 在这里处理接收到的 IMU 数据print("Received IMU Orientation (Quaternion):", msg.orientation)print("Received IMU Angular Velocity:", msg.angular_velocity)print("Received IMU Linear Acceleration:", msg.linear_acceleration)joint_state_sub = rospy.Subscriber('/g1/joint_states', JointState, joint_state_callback)
     imu_sub = rospy.Subscriber('/g1/imu', Imu, imu_callback)
     # 假设足部力传感器数据发布到 /g1/foot_forces 话题
     # left_foot_force_sub = rospy.Subscriber('/g1/foot_forces/left', WrenchStamped, left_foot_force_callback)
     

     /g1/joint_states 和 /g1/imu 是示例话题名，实际话题名和消息类型请参考 G1 的 ROS 文档。
  4. 创建服务客户端 (Service Client): 如果你想调用 G1 提供的 ROS 服务，需要创建一个服务客户端对象。 Python

     rospy.wait_for_service('/g1/set_mode') # 等待服务可用
     try:set_mode_service = rospy.ServiceProxy('/g1/set_mode', SetMode) # 假设有 SetMode 服务resp = set_mode_service(mode='torque_control') # 调用服务if resp.success:print("Successfully set mode to torque control")
     except rospy.ServiceException as e:print(f"Service call failed: {e}")
     

  5. 循环运行: 大多数机器人控制程序都需要持续运行，处理接收到的数据并发送指令。rospy.spin() 会阻塞当前线程，直到节点关闭，期间会处理所有的回调函数。或者你可以使用一个循环结合 rospy.Rate 来控制循环频率。 Python

     rate = rospy.Rate(100) # 控制循环频率为 100Hz
     while not rospy.is_shutdown():# 在这里编写你的控制逻辑：读取处理数据，计算指令# 发送指令# motor_cmd_pub.publish(my_motor_command_msg)rate.sleep() # 按照设定的频率休眠
     

• Python SDK (如果提供): 如果 Unitree 提供了独立的 Python SDK（不基于 ROS），其使用方式会更直接，你可能需要导入特定的库，建立连接，然后调用库提供的函数来获取数据和发送指令。API 名称和结构会由 SDK 定义，例如： Python

  import unitree_g1_sdkrobot = unitree_g1_sdk.Robot('192.168.1.10') # 连接机器人
  robot.connect()joint_state = robot.get_joint_state() # 获取关节状态
  imu_data = robot.get_imu_data() # 获取 IMU 数据target_angles = [0.1, -0.2, ...]
  robot.set_joint_positions(target_angles) # 设置关节位置robot.disconnect()
  

  无论使用哪种方式，核心思想都是通过库函数或消息机制，在 Python 代码中实现与机器人硬件状态的交互和控制指令的发送。

1.3.4 Python 实践: 编写简单的 Python 脚本

由于我们无法直接连接到一个真实的 G1 机器人并运行代码，这里的实践部分将提供一个概念性的 Python 脚本结构和伪代码。你需要根据实际的 G1 ROS 驱动包或 SDK 文档，替换其中的话题名称、消息类型和函数调用。

这个示例脚本将演示如何：

1. 初始化 ROS 节点。
2. 订阅关节状态和 IMU 数据话题。
3. 创建发布者，用于发送关节位置指令。
4. 在一个循环中，读取接收到的传感器数据并打印。
5. 发送一个简单的关节位置指令（例如，将某个关节移动到特定角度）。

重要提示:

• 这段代码是示例性质的，不能直接运行。
• 你需要先在你的开发环境中安装 ROS 和 G1 机器人对应的 ROS 包，并确保机器人和电脑在同一个 ROS 网络中。
• 你需要查阅 G1 机器人 ROS 包或 SDK 的官方文档，以获取正确的话题名称、消息类型和 API 函数。

Python

#!/usr/bin/env pythonimport rospy
import time
# 导入 G1 机器人相关的消息类型和/或服务
# 这些消息类型通常定义在 G1 的 ROS 包中，例如 unitree_msgs 或 sensor_msgs
from sensor_msgs.msg import JointState
from sensor_msgs.msg import Imu
# 假设使用 JointTrajectory 点来控制位置
from trajectory_msgs.msg import JointTrajectory, JointTrajectoryPoint# 定义接收传感器数据的回调函数
# 当订阅的话题有新消息时，这些函数会被 ROS 自动调用def joint_state_callback(msg):"""处理接收到的关节状态数据msg 包含关节名称、位置、速度、力矩等信息"""# 为了简洁，这里只打印一部分信息rospy.loginfo("--- Joint State Received ---")rospy.loginfo("Joint Names: %s", msg.name)rospy.loginfo("Joint Positions: %s", [f"{p:.2f}" for p in msg.position]) # 格式化输出，保留2位小数# rospy.loginfo("Joint Velocities: %s", [f"{v:.2f}" for v in msg.velocity])# rospy.loginfo("Joint Torques: %s", [f"{e:.2f}" for e in msg.effort])def imu_callback(msg):"""处理接收到的 IMU 数据msg 包含姿态（四元数）、角速度、线加速度"""rospy.loginfo("--- IMU Data Received ---")# 四元数通常表示姿态，这里简单打印rospy.loginfo("Orientation (Quaternion): x=%s, y=%s, z=%s, w=%s",f"{msg.orientation.x:.2f}", f"{msg.orientation.y:.2f}",f"{msg.orientation.z:.2f}", f"{msg.orientation.w:.2f}")rospy.loginfo("Angular Velocity: x=%s, y=%s, z=%s",f"{msg.angular_velocity.x:.2f}", f"{msg.angular_velocity.y:.2f}",f"{msg.angular_velocity.z:.2f}")# rospy.loginfo("Linear Acceleration: x=%s, y=%s, z=%s",#               f"{msg.linear_acceleration.x:.2f}", f"{msg.linear_acceleration.y:.2f}",#               f"{msg.linear_acceleration.z:.2f}")def simple_g1_control_script():"""主函数，用于初始化 ROS 节点，设置订阅和发布，并运行控制循环"""# 1. 初始化 ROS 节点rospy.init_node('g1_simple_controller', anonymous=True) # anonymous=True 确保节点名唯一# 2. 创建订阅者，订阅关节状态和 IMU 数据话题# 话题名称需要根据 G1 的 ROS 文档确定rospy.Subscriber('/g1/joint_states', JointState, joint_state_callback)rospy.Subscriber('/g1/imu_data', Imu, imu_callback) # 假设 IMU 话题名为 /g1/imu_data# 3. 创建发布者，用于发送关节控制指令# 假设 G1 接受 JointTrajectory 消息进行位置控制# 话题名称需要根据 G1 的 ROS 文档确定joint_command_pub = rospy.Publisher('/g1/commands/joint_trajectory', JointTrajectory, queue_size=10)rospy.loginfo("G1 Simple Controller Node Started.")rospy.loginfo("Subscribing to /g1/joint_states and /g1/imu_data...")rospy.loginfo("Publishing to /g1/commands/joint_trajectory...")# 等待订阅者和发布者建立连接（可选，但推荐）# time.sleep(1.0) # 给 ROS 一些时间建立连接# 4. 在一个循环中执行控制逻辑rate = rospy.Rate(10) # 控制主循环频率为 10 Hz# 简单的关节控制示例：让某个关节移动到目标位置# 再次强调：关节名称和目标位置需要根据 G1 的具体情况来定！target_joint_name = "left_shoulder_pitch" # 假设这是一个有效的关节名称target_position = 0.5 # 目标角度（弧度）duration = 2.0 # 达到目标位置所需时间 (秒)# 创建 JointTrajectory 消息joint_traj_msg = JointTrajectory()joint_traj_msg.header.stamp = rospy.Time.now() # 时间戳joint_traj_msg.joint_names = [target_joint_name] # 指定要控制的关节名称列表# 创建一个轨迹点point = JointTrajectoryPoint()point.positions = [target_position] # 目标位置列表，与 joint_names 对应point.time_from_start = rospy.Duration(duration) # 从开始执行这个轨迹点的时间joint_traj_msg.points.append(point) # 添加轨迹点到消息中# 发送指令的标志command_sent = Falserospy.loginfo("Entering control loop...")while not rospy.is_shutdown():# --- 在这里可以添加更复杂的控制逻辑 ---# 例如：# - 根据 IMU 数据调整平衡# - 根据视觉/Lidar 数据进行避障# - 实现更复杂的步态算法# - 根据接收到的传感器数据计算并发布新的关节指令 (位置、速度或力矩)# 示例：发送一次性关节位置指令if not command_sent:rospy.loginfo(f"Attempting to move joint '{target_joint_name}' to {target_position:.2f} radians...")joint_command_pub.publish(joint_traj_msg)command_sent = Truerospy.loginfo("Joint command sent.")# 确保 ROS 处理回调函数（订阅者接收数据）# 在 while not rospy.is_shutdown(): 循环中使用 rate.sleep() 会自动处理 ROS 回调# 按照设定的频率休眠rate.sleep()rospy.loginfo("G1 Simple Controller Node Shutting down.")if __name__ == '__main__':try:simple_g1_control_script()except rospy.ROSInterruptException:# 捕获 ROS 关闭异常passexcept Exception as e:# 捕获其他可能的异常并打印rospy.logerr(f"An error occurred: {e}")

运行这个示例脚本的步骤（概念性）：

1. 确保你已经搭建好 ROS 环境，并且 G1 机器人（或其仿真环境）正在运行，并且 G1 的 ROS 驱动节点已经启动并发布了传感器数据和订阅了指令话题。
2. 将上面的代码保存为一个 .py 文件（例如 g1_simple_controller.py）。
3. 给文件执行权限：chmod +x g1_simple_controller.py
4. 在终端中，确保你处于 ROS 环境下（source /opt/ros/<your_ros_distro>/setup.bash 或你的工作空间 setup 文件）。
5. 运行 ROS 节点：rosrun your_package_name g1_simple_controller.py (需要将脚本放在一个 ROS 包中) 或者直接使用 rosrun --no-required your_package_name g1_simple_controller.py 如果你不确定依赖。

运行后，你应该能看到脚本打印出接收到的关节状态和 IMU 数据。如果机器人连接正确且驱动正常，它也应该尝试移动 left_shoulder_pitch 关节。

通过这个简单的示例，你就能初步体会到如何使用 Python 和 ROS API 与 G1 人形机器人进行通信，读取其状态并发送控制指令。这将是你后续进行更复杂机器人开发的基础。