การเปิดเครื่องและทดสอบครั้งแรก

4.1 ลำดับการเปิดเครื่อง

เพื่อความปลอดภัยและป้องกันความเสียหายของอุปกรณ์ ควรเปิดเครื่องตามลำดับ:

1. ตรวจสอบว่าได้เชื่อมต่อสายอุปกรณ์ทั้งหมดเรียบร้อย
2. เสียบ Adapter ของ myCobot 280 JN (12V/5A) เข้ากับเต้ารับ Adapter ดำสีเทาที่มากับกล่อง
3. เปิดสวิตช์ Power ที่ฐานของหุ่นยนต์ Jetson Nano ภายในจะเริ่มบูทพร้อมกัน
4. เปิดสวิตช์ของปั๊มสุญญากาศ (ถ้าใช้งาน)
5. รอประมาณ 30-60 วินาที จนระบบ Ubuntu บูทเสร็จและแสดงหน้า Login

4.2 การเข้าสู่ระบบ Ubuntu

Jetson Nano ที่จัดส่งพร้อมชุด AIKit ได้ติดตั้งระบบปฏิบัติการ Ubuntu พร้อมโปรแกรมทั้งหมดที่จำเป็นมาแล้ว ใช้ข้อมูลต่อไปนี้ในการเข้าสู่ระบบ:

4.3 ทัวร์หน้า Desktop และเครื่องมือที่มี

เมื่อล็อกอินเข้า Ubuntu Mate ครั้งแรก จะเห็นหน้า Desktop ที่ Elephant Robotics จัดเตรียมไว้แล้ว มีไอคอนทางลัด (Shortcut) ไปยังเครื่องมือสำคัญที่ผู้ใช้ ไม่ต้องติดตั้งเพิ่ม ระบบมาพร้อม Python + ROS1/ROS2 + myStudio + myBlockly ครบในตัวแล้ว

4.3.1 ไอคอนบน Desktop

4.3.2 Taskbar เครื่องมือด่วน

4.3.3 ซอฟต์แวร์ที่ติดตั้งมาแล้ว

Elephant ติดตั้งสิ่งต่อไปนี้มาให้ใน Image ของ Jetson Nano:

ℹ️

VNC พร้อมใช้งาน

Image ของ Elephant ตั้งค่า VNC Server ไว้แล้ว ทำให้ คอนโทรลหน้าจอจาก PC ภายนอกได้แบบ Remote Desktop (สำคัญตอนต้องการพัฒนาโดยไม่ต่อจอ HDMI โดยตรง)

ตรวจ IP ของ Jetson ด้วยคำสั่ง hostname -I ใน Terminal:

terminal

hostname -I

คัดลอกเฉพาะ IPv4 ค่าแรก (ตัวเลข 4 กลุ่มคั่นด้วย .) ไปใส่ใน VNC Viewer เช่น RealVNC Viewer หรือ TigerVNC บน PC port มาตรฐาน :5900 หรือ :5901

4.4 การตรวจสอบอุปกรณ์เบื้องต้น

หลังจากเข้าสู่ระบบ Ubuntu แล้ว ควรตรวจสอบว่าอุปกรณ์ทุกชิ้นเชื่อมต่ออย่างถูกต้องและพร้อมใช้งาน

4.4.1 ตรวจสอบการเชื่อมต่อ USB

เปิด Terminal (กด Ctrl+Alt+T) แล้วพิมพ์:

lsusb

ผลลัพธ์ที่ควรเห็น (ของคุณอาจมีบรรทัดมากกว่านี้ แต่ต้องมี 2 บรรทัดนี้):

Bus 001 Device 003: ID 0403:6001 Future Technology Devices, Inc.
Bus 001 Device 004: ID 8086:0b3a Intel Corp. RealSense

• ✅ บรรทัดที่มี Future Technology Devices = myCobot 280 JN
• ✅ บรรทัดที่มี Intel Corp. หรือชื่อกล้อง = 3D Vision Camera
• ❌ ถ้าไม่เห็นบรรทัดใดบรรทัดหนึ่ง ตรวจสาย USB และดู A.2

4.4.2 ตรวจสอบพอร์ต Serial ของ myCobot

พอร์ต Serial เป็น "ช่องสื่อสาร" ที่ Python ใช้ส่งคำสั่งไปหุ่นยนต์

ls /dev/ttyTHS*

ผลลัพธ์ที่ควรเห็น:

/dev/ttyTHS1  /dev/ttyTHS2

ใช้ ttyTHS1 เป็นพอร์ตหลัก (ttyTHS2 เป็น spare/debug ไม่ใช้)

4.4.3 เปิดสิทธิ์ใช้พอร์ต Serial

ก่อนรันสคริปต์ Python ครั้งแรก ต้องเปิดสิทธิ์ให้ user ปกติเข้าถึง /dev/ttyTHS1 ได้ (ถ้าไม่ทำจะเจอ Permission denied):

sudo chmod 666 /dev/ttyTHS1

ระบบอาจถามรหัสผ่าน พิมพ์ Elephant แล้วกด Enter (หมายเหตุ: Linux จะไม่แสดงตัวอักษรขณะพิมพ์รหัส ไม่มี ●●● ขึ้น เป็นเรื่องปกติ )

sudo usermod -a -G dialout $USER

4.5 การทดสอบการเชื่อมต่อกับ myCobot

เมื่อเช็คครบแล้ว ก่อนรันโค้ดควรตรวจว่า pymycobot ติดตั้งสำเร็จ:

python3 -c "import pymycobot; print(pymycobot.__version__)"

ควรเห็นเลข version เช่น 4.0.4 หรือใหม่กว่า:

เมื่อ pymycobot พร้อมแล้ว ทดสอบเชื่อมต่อด้วยโค้ดสั้นๆ ผ่าน heredoc (ใช้แทน REPL ง่ายกว่าสำหรับ paste):

python3 << 'EOF'
from pymycobot import MyCobot280
import time

mc = MyCobot280('/dev/ttyTHS1', 1000000)
time.sleep(1)

# อ่านค่าปัจจุบันของแขน — ไม่สั่งเคลื่อน
print("Angles:", mc.get_angles())
print("Coords:", mc.get_coords())
EOF

ผลลัพธ์ที่ควรเห็น list 6 ตัวเลข (ค่าจริงขึ้นกับท่าของแขนตอนนี้ ไม่จำเป็นต้องเป็น 0.0 ถ้ายังไม่ได้กลับ Home):

Angles: [-0.79, -0.08, -0.52, -0.61, 0.43, 0.79]
Coords: [47.5, -63.7, 419.8, -91.23, 0.8, -90.36]

ถ้าได้ผลแบบในรูป (มี 6 ค่าตัวเลขจริง) = เชื่อมต่อสำเร็จ! ต่อไปลองสั่งเคลื่อนกลับ Home:

python3 -c "from pymycobot import MyCobot280; import time; mc = MyCobot280('/dev/ttyTHS1', 1000000); time.sleep(1); mc.send_angles([0,0,0,0,0,0], 30); time.sleep(3); print('Home:', mc.get_angles())"

หลังคำสั่งนี้ แขนจะเคลื่อนกลับท่าตั้งตรง และ get_angles() ควรคืนค่าใกล้ [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]

หากระบบทำงานถูกต้อง หุ่นยนต์จะเคลื่อนที่กลับสู่ตำแหน่งเริ่มต้น และคำสั่ง print จะแสดงค่ามุมของข้อต่อทั้ง 6 ออกมา

4.5.1 ทางเลือก myCobot Test Tool (GUI)

ถ้าไม่อยากเขียน Python Elephant มี GUI Test Tool ติดตั้งมาให้แล้ว เปิดจาก Desktop หรือดับเบิลคลิกที่ ~/mycobottestool/

4.6 การทดสอบกล้อง 3D Vision

4.6.1 ตรวจว่าระบบเห็นกล้อง

ก่อนจะรันโค้ด OpenCV ตรวจก่อนว่ามี /dev/video* ปรากฏ:

ls /dev/video*

ผลลัพธ์ที่ควรเห็น อย่างน้อย 1 device (กล้อง 3D Vision มัก register 2 video devices สำหรับ RGB + Depth):

/dev/video0  /dev/video1

4.6.2 ทดสอบด้วย OpenCV

ทดสอบกล้อง 3D Vision ด้วยโค้ดสั้น ๆ ดังนี้:

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    cv2.imshow('Camera Test', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

บันทึกเป็นไฟล์ camera_test.py แล้วรันด้วยคำสั่ง:

python3 camera_test.py

หากกล้องทำงานปกติ จะปรากฏหน้าต่างแสดงภาพจากกล้องแบบ Real-time กด q เพื่อปิดโปรแกรม

4.7 การทดสอบปั๊มสุญญากาศ

ทดสอบการเปิด-ปิดปั๊มสุญญากาศผ่าน GPIO:

import Jetson.GPIO as GPIO
import time

GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setup(20, GPIO.OUT)  # Pin 38 = BCM 20 (ดูดอากาศ)
GPIO.setup(21, GPIO.OUT)  # Pin 40 = BCM 21 (ปล่อยอากาศ)

# เปิดปั๊ม (ดูด) — 0 = ON (logic invert)
GPIO.output(20, 0)
GPIO.output(21, 1)
time.sleep(3)

# ปิดปั๊ม + ปล่อยอากาศ — 1 = OFF
GPIO.output(20, 1)
GPIO.output(21, 0)
time.sleep(1)

GPIO.output(21, 1)
GPIO.cleanup()

เมื่อรันโปรแกรมนี้ ปั๊มจะดูดอากาศ 3 วินาที แล้วปล่อยอากาศ 1 วินาที

4.8 การ Calibrate ครั้งแรก

หลังจากทดสอบอุปกรณ์ทั้งหมดในหัวข้อ 4.4-4.7 ผ่านแล้ว ขั้นตอนสุดท้ายก่อนเริ่มใช้งานจริงคือการปรับเทียบระบบ (Calibration) เพื่อให้กล้องและหุ่นยนต์ทำงานร่วมกันได้อย่างแม่นยำ

4.9 การรัน Demo Pick & Place ครั้งแรก

เมื่อ Calibrate เสร็จแล้ว ผู้ใช้งานสามารถทดลองรันโปรแกรม Pick & Place ตัวอย่างเพื่อยืนยันว่าระบบทั้งหมดทำงานได้สมบูรณ์:

1. เปิด Terminal แล้วเข้าโฟลเดอร์โปรแกรม: cd Doc
2. รันโปรแกรมหลัก: python3 camera_detect.py
3. หน้าต่าง GUI จะปรากฏขึ้น เลือกอัลกอริทึม Color Detection (เริ่มจากแบบง่ายที่สุดก่อน)
4. วางลูกบาศก์สีแดง 1 ก้อนในพื้นที่ทำงาน (ภายในกรอบที่เห็นในภาพกล้อง)
5. กดปุ่ม Start ระบบจะตรวจจับ เคลื่อนแขนไปเหนือวัตถุ ดูด ยก วางในตำแหน่งปลายทาง

หากระบบทำงานครบ 1 รอบ (Cycle) สำเร็จ ถือว่าระบบพร้อมใช้งานจริง สามารถเริ่มศึกษา บทที่ 5 เพื่อพัฒนาโปรแกรมของตนเองได้