OpenClaw作为近期热门开源项目，凭借简洁的操作逻辑与强大的适配能力，成为机械臂控制领域的关注焦点。其可实现AI指令与设备执行的全流程联动，大幅降低机械臂操控门槛。上期，我们学习了OpenClaw对NERO七轴臂的控制，本期将整合 OpenClaw 快速部署配置流程与 GrabGen 抓取系统的硬件适配、环境搭建、项目部署实操步骤，从 AI 智能体配置到六轴机械臂自主抓取落地，手把手带你完成从

京东探索研究院李律松、李东江博士团队发起了该项目，并联合地瓜机器人秦玉森团队、中科大徐童团队、深圳大学郑琪团队、松灵机器人及睿尔曼智能吴波团队共同推进，并得到了清华 RDT 团队在 baseline 方法上的技术支持。提出首个基于三轮数据驱动的原子技能库构建框架，突破传统端到端具身操作的数据瓶颈。该方法可动态自定义和更新原子技能，并结合数据收集与 VLA 少样本学习构建高效技能库。

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使用openclaw本地部署控制机械臂教程

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使用URDF导出Moveit功能包MoveIt 是 ROS1 中最成熟、应用最广泛的机械臂运动规划框架，为机器人提供从模型描述到运动执行的一整套解决方案。机械臂运动规划（Motion Planning）碰撞检测（Collision Checking）逆运动学（IK）轨迹生成与执行RViz 可视化与交互。

5月23日，全球机器人顶会ICRA 2025在美国亚特兰大同期举办 WBCD 双臂机器人挑战赛决赛。WBCD 发起人、谷歌 DeepMind 研究员许倬老师莅临现场解说，与生命科学实验挑战赛负责人、Robotics and AI Institute（RAI）研究员孙凌峰现场支持本次赛事。

本文实现了通过手机传感器数据（加速度计、陀螺仪、磁力计）控制机械臂的功能。数据通过 WebSocket 从手机实时传输到本地Python脚本，脚本经姿态解算后控制机械臂运动。最后，不知道大家学‘废’了吗，控制机械臂不需要复杂的编程，有时候，只需要一部手机和一个好点子。下一期将更进一步：脱离手机，直接通过手势识别控制机械臂，实现“手在哪，臂就到哪”的自然交互。敬请期待：《松灵PIPER机械臂手势识别

一个简单的色块识别及其三维坐标提取的程序，使用OpenCV库，通过深度相机的深度信息与色彩信息进行识别，识别出的色块的三维坐标可以用于简单的机械臂抓取任务。