"The best way to predict the future is to invent it." — Alan Kay
FMC3 Robotics 是一个多项目机器人工作空间,围绕 Fourier 人形机器人(GR-2 / GR-3) 构建。核心工作流程为:
遥操作采集示教数据 → 转换为 LeRobot 数据集 → 训练策略模型(ACT / Diffusion / PI0 / VLA) → 通过 RoboOS 部署到机器人
fmc3-robotics/
├── projects/
│ ├── RoboBrain2.0/ # 机器人视觉语言模型(基于 Qwen2.5-VL)
│ ├── RoboOS/ # 多智能体任务编排系统(Master-Slaver 架构)
│ ├── RoboSkill/ # 基于 MCP 的通用技能库
│ ├── fourier/
│ │ ├── Robot/ # GR-2 高层控制 API(基于 Aurora SDK)
│ │ ├── demo/ # 演示代码
│ │ └── Tools/ # 工具脚本
│ ├── lerobot/ # LeRobot 相关示例脚本
│ └── scripts/
│ └── convert_tools/ # Dora-Record → LeRobot v3.0 数据集转换工具
| 项目 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| RoboBrain 2.0 | projects/RoboBrain2.0/ | 基于 Qwen2.5-VL 的机器人视觉语言模型,用于感知与规划 |
| RoboOS | projects/RoboOS/ | 多智能体任务编排系统,Master 分解任务 → Slaver 通过 Redis 执行 |
| RoboSkill | projects/RoboSkill/ | 基于 MCP 协议的通用机器人技能库 |
| GR2Robot Wrapper | projects/fourier/Robot/ | GR-2 机器人高层控制 API,封装 Aurora SDK(DDS) |
| 数据集转换工具 | projects/scripts/convert_tools/ | Dora-Record 格式到 LeRobot v3.0 格式的转换工具 |
conda activate robobrain2
cd projects/RoboBrain2.0
bash startup.sh # 启动 vLLM 服务,端口 4567
# 前置条件:redis-server 已运行,vLLM 模型服务已在 4567 端口启动
cd projects/RoboOS
python master/run.py # Master 智能体(Flask :5000)
python slaver/run.py # Slaver 智能体(连接机器人)
python deploy/run.py # Web UI: http://127.0.0.1:8888
# 发送任务
curl -X POST http://localhost:5000/publish_task \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"task": "pick up the apple"}'
conda activate fourier-robot
cd projects/fourier/Robot
python example.py
conda activate lerobot
cd projects/scripts/convert_tools
python convert_dora_to_lerobot.py \
--input ./dora-record/<session_id> \
--output ./pick_and_place \
--task "grab the bottle" \
--fps 30 \
--robot-type fourier_gr2 \
--video-codec libopenh264
conda activate fourier-robot
cd projects/RoboSkill/fmc3-robotics/fourier/gr2
python skill.py # 运行技能服务
mcp dev skill.py # 开发模式(Inspector)
master/run.py)通过 RoboBrain VLM 将自然语言任务分解为子任务slaver/run.py)通过 Redis pub/sub(localhost:6379)接收子任务,并通过语义相似度匹配 MCP 技能执行master/scene/profile.yaml 定义可用的机器人和能力通过 Aurora SDK(DDS)按关节组控制:
| 控制组 | 关节数 | 说明 |
|---|---|---|
left_manipulator / right_manipulator | 7 × 2 | 肩部俯仰/横滚/偏航、肘部俯仰、腕部偏航/俯仰/横滚 |
left_hand / right_hand | 6 × 2 | 小指/无名指/中指/食指/拇指近端 |
head | 2 | 偏航、俯仰 |
waist | 1-3 | 偏航(始终)、横滚/俯仰(仅 action) |
| 组件 | 协议 | 默认端点 |
|---|---|---|
| RoboOS | Redis pub/sub | localhost:6379 |
| Aurora SDK | DDS | domain_id |
| RoboBrain vLLM | HTTP (OpenAI-compatible) | localhost:4567 |
| 项目 | Conda 环境 | Python 版本 |
|---|---|---|
| RoboBrain 2.0 / RoboOS | robobrain2 | 3.10 |
| RoboSkill / GR2Robot | fourier-robot | - |
| 数据集转换工具 | lerobot | 3.10+ |
| 分支 | 说明 |
|---|---|
main | 主分支 |
fmc3-shanghai | 上海团队开发分支 |
fmc3-ingolstadt | 英戈尔施塔特团队开发分支 |
详见各子项目目录下的 LICENSE 文件。
Python
74.0%
HTML
22.0%
Shell
2.0%
Jinja
1.1%
"The best way to predict the future is to invent it." — Alan Kay
FMC3 Robotics 是一个多项目机器人工作空间,围绕 Fourier 人形机器人(GR-2 / GR-3) 构建。核心工作流程为:
遥操作采集示教数据 → 转换为 LeRobot 数据集 → 训练策略模型(ACT / Diffusion / PI0 / VLA) → 通过 RoboOS 部署到机器人
fmc3-robotics/
├── projects/
│ ├── RoboBrain2.0/ # 机器人视觉语言模型(基于 Qwen2.5-VL)
│ ├── RoboOS/ # 多智能体任务编排系统(Master-Slaver 架构)
│ ├── RoboSkill/ # 基于 MCP 的通用技能库
│ ├── fourier/
│ │ ├── Robot/ # GR-2 高层控制 API(基于 Aurora SDK)
│ │ ├── demo/ # 演示代码
│ │ └── Tools/ # 工具脚本
│ ├── lerobot/ # LeRobot 相关示例脚本
│ └── scripts/
│ └── convert_tools/ # Dora-Record → LeRobot v3.0 数据集转换工具
| 项目 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| RoboBrain 2.0 | projects/RoboBrain2.0/ | 基于 Qwen2.5-VL 的机器人视觉语言模型,用于感知与规划 |
| RoboOS | projects/RoboOS/ | 多智能体任务编排系统,Master 分解任务 → Slaver 通过 Redis 执行 |
| RoboSkill | projects/RoboSkill/ | 基于 MCP 协议的通用机器人技能库 |
| GR2Robot Wrapper | projects/fourier/Robot/ | GR-2 机器人高层控制 API,封装 Aurora SDK(DDS) |
| 数据集转换工具 | projects/scripts/convert_tools/ | Dora-Record 格式到 LeRobot v3.0 格式的转换工具 |
conda activate robobrain2
cd projects/RoboBrain2.0
bash startup.sh # 启动 vLLM 服务,端口 4567
# 前置条件:redis-server 已运行,vLLM 模型服务已在 4567 端口启动
cd projects/RoboOS
python master/run.py # Master 智能体(Flask :5000)
python slaver/run.py # Slaver 智能体(连接机器人)
python deploy/run.py # Web UI: http://127.0.0.1:8888
# 发送任务
curl -X POST http://localhost:5000/publish_task \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"task": "pick up the apple"}'
conda activate fourier-robot
cd projects/fourier/Robot
python example.py
conda activate lerobot
cd projects/scripts/convert_tools
python convert_dora_to_lerobot.py \
--input ./dora-record/<session_id> \
--output ./pick_and_place \
--task "grab the bottle" \
--fps 30 \
--robot-type fourier_gr2 \
--video-codec libopenh264
conda activate fourier-robot
cd projects/RoboSkill/fmc3-robotics/fourier/gr2
python skill.py # 运行技能服务
mcp dev skill.py # 开发模式(Inspector)
master/run.py)通过 RoboBrain VLM 将自然语言任务分解为子任务slaver/run.py)通过 Redis pub/sub(localhost:6379)接收子任务,并通过语义相似度匹配 MCP 技能执行master/scene/profile.yaml 定义可用的机器人和能力通过 Aurora SDK(DDS)按关节组控制:
| 控制组 | 关节数 | 说明 |
|---|---|---|
left_manipulator / right_manipulator | 7 × 2 | 肩部俯仰/横滚/偏航、肘部俯仰、腕部偏航/俯仰/横滚 |
left_hand / right_hand | 6 × 2 | 小指/无名指/中指/食指/拇指近端 |
head | 2 | 偏航、俯仰 |
waist | 1-3 | 偏航(始终)、横滚/俯仰(仅 action) |
| 组件 | 协议 | 默认端点 |
|---|---|---|
| RoboOS | Redis pub/sub | localhost:6379 |
| Aurora SDK | DDS | domain_id |
| RoboBrain vLLM | HTTP (OpenAI-compatible) | localhost:4567 |
| 项目 | Conda 环境 | Python 版本 |
|---|---|---|
| RoboBrain 2.0 / RoboOS | robobrain2 | 3.10 |
| RoboSkill / GR2Robot | fourier-robot | - |
| 数据集转换工具 | lerobot | 3.10+ |
| 分支 | 说明 |
|---|---|
main | 主分支 |
fmc3-shanghai | 上海团队开发分支 |
fmc3-ingolstadt | 英戈尔施塔特团队开发分支 |
详见各子项目目录下的 LICENSE 文件。
Python
74.0%
HTML
22.0%
Shell
2.0%
Jinja
1.1%