BrainCo x Unitree G1 - Rock-Paper-Scissors Robot (人型机器人猜拳游戏)

这是一个结合了 YOLOv8 视觉识别、Unitree G1 人型机器人运动控制以及 BrainCo Stark 灵巧手动作执行的石头剪刀布游戏项目。

项目分为服务端（PC）和客户端（机器人）两部分：

• 服务端 (Server)：运行在高性能 PC 上，通过 RealSense 相机画面进行实时 YOLO 推理，识别用户的猜拳手势。
• 客户端 (Client)：运行在 Unitree G1 机器人内部，负责读取相机数据发送给服务端，并根据识别结果控制 G1 手臂抬起，同时驱动灵巧手做出获胜手势。

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📋 目录

• 硬件要求
• 目录结构
• 环境配置（服务端 - PC）
• 环境配置（客户端 - G1 机器人）
  • 1. 创建 Conda 环境
  • 2. 安装基础依赖
  • 3. 安装 Unitree SDK 2
  • 4. 安装 BrainCo Stark SDK
• 快速开始
• 常见问题排查

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🛠 硬件要求

• 机器人平台：Unitree G1 Humanoid Robot
• 末端执行器：BrainCo Stark 灵巧手 (Revo 系列)
• 视觉传感器：Intel RealSense 深度相机 (如 D435i)
• 计算设备：
  • PC 端：带有 NVIDIA 显卡的 Windows/Linux 电脑 (用于 YOLO 推理)
  • 机器人端：G1 内部自带计算单元 (Ubuntu 环境)

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📂 目录结构

BrainCo-RPS-Game/
├── client/                     # 机器人端代码
│   ├── rpsclientv2.py          # 客户端主程序
│   ├── bc_stark_sdk/           # BrainCo 灵巧手 SDK 包 (需厂商提供)
│   └── requirements_client.txt # 客户端依赖
├── server/                     # 服务端代码
│   ├── server.py               # 推理服务主程序
│   ├── yolo_rps.pt             # 训练好的 YOLO 模型权重
│   └── requirements.txt        # 服务端依赖
└── README.md                   # 项目说明文档

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🖥 环境配置（服务端 - PC）

服务端运行在 PC 上，建议使用 Conda 创建独立的 YOLO 推理环境。

1. 创建并激活环境：

conda create -n rps_server python=3.10
conda activate rps_server

2. 安装 Python 依赖：

cd server
pip install -r requirements.txt

3. 准备模型： 确保 yolo_rps.pt 文件位于 server/ 目录下。

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🤖 环境配置（客户端 - G1 机器人）

客户端运行在机器人的机载电脑（Ubuntu）上。为了不破坏机器人原有的系统环境，强烈建议使用 Miniconda 进行隔离。

1. 创建 Conda 环境

如果机器人上未安装 Conda，请先安装 Miniconda。

# 创建名为 rps_client 的环境，指定 Python 3.10
conda create -n rps_client python=3.10

# 激活环境
conda activate rps_client

2. 安装基础依赖

安装 RealSense 驱动和基础图像处理库：

cd client
pip install -r requirements_client.txt

(主要包含：numpy, opencv-python, pyrealsense2)

3. 安装 Unitree SDK 2

用于控制 G1 机器人的身体运动（如抬手动作）。

1. 安装编译依赖（需 sudo 权限）：

sudo apt install python3-pip

2. 克隆并安装 SDK：

cd ~
git clone https://github.com/unitreerobotics/unitree_sdk2_python.git
cd unitree_sdk2_python
pip install -e .

3. 依赖补全： SDK 依赖 cyclonedds。如果安装过程遇到 Could not locate cyclonedds 错误，请参考文末常见问题排查章节进行编译安装。

4. 安装 BrainCo Stark SDK

用于控制灵巧手做出剪刀、石头、布的动作。

1. 准备 强脑手 SDK 文件：

git clone https://github.com/BrainCoTech/stark-serialport-example.git
cd brainco_hand_sdk/python
pip3 install -r requirements.txt

2. 依赖检查： BrainCo SDK 需要以下库支持：

pip install "asyncio>=3.4.3" "colorlog>=6.9.0"

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🚀 快速开始

第一步：修改配置

1. 修改 IP 地址： 打开 client/rpsclientv2.py，找到配置区域，修改 PC_IP 为你 服务端 PC 的局域网 IP 地址。

PC_IP = "192.168.123.xxx"  # 你的电脑 IP

2. 确认 USB 端口： 确认灵巧手连接在机器人的哪个 USB 口（通常为 /dev/ttyUSB0 或 /dev/ttyUSB1），并在 rpsclientv2.py 中修改 HAND_CONFIG。

第二步：启动服务端 (PC)

conda activate rps_server
cd server
python server.py

看到 "🚀 PC端推理服务已启动..." 即表示就绪。

第三步：启动客户端 (机器人)

conda activate rps_client
cd client
python rpsclientv2.py

• 程序启动后，机器人会自动“预热”灵巧手。
• 当你在相机前做出猜拳手势时，机器人将识别并控制手臂抬起，同时出拳获胜。

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🔧 常见问题排查

1. Unitree SDK 报错 Could not locate cyclonedds

如果在安装 unitree_sdk2_python 时遇到此错误，需要手动编译 cyclonedds：

# 1. 编译 Cyclonedds
cd ~
git clone https://github.com/eclipse-cyclonedds/cyclonedds -b releases/0.10.x 
cd cyclonedds && mkdir build install && cd build
cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=../install
cmake --build . --target install

# 2. 设置环境变量并重新安装 SDK
cd ~/unitree_sdk2_python
export CYCLONEDDS_HOME="~/cyclonedds/install"
pip install -e .

2. 灵巧手无法连接

• 检查 USB 权限：sudo chmod 777 /dev/ttyUSB*
• 检查波特率是否匹配（SDK 默认会自动检测，但有时需要手动指定）。

3. 画面传输延迟高

• 确保机器人和 PC 处于同一局域网（推荐使用千兆路由器或网线直连）。
• 检查 rpsclientv2.py 中 RealSense 的分辨率设置，降低分辨率可降低延迟。