Nachdem wir das 100. tragbare Datenerfassungsgerät eingesetzt hatten, begann unsere Robotik-Datenleitung leise, sich selbst zu vergiften. In der Welt der KI-Robotik sind Daten das neue Öl.Für AI Robotics kann dieses Öl aus tragbaren Datenerfassungsgeräten stammen, die in realen Häusern eingesetzt werden.Diese "Handschuhe" erfassen hochgläubige bimanual Manipulationsdaten, die verwendet werden, um die nächste Generation von AI-betriebenen Robotern zu trainieren. Als wir jedoch von 10 Prototypen auf 2.000 Einheiten skalierten, schlugen wir eine Wand.Unser Herstellungsprozess war ein Hauch von skizzenreichen Python-Skripten, manuellen YAML-Dateien und, am schlimmsten, maßgeschneiderter Firmware für jeden einzelnen Handschuh. Hier ist, wie ich benutzt und Um von einem zerbrechlichen, nur von Ingenieuren abhängigen Prozess zu einem blödsinnigen Hardware DevOps-Lebenszyklus zu wechseln, der die Erfolgsquote unserer Roboter direkt verbesserte. Webserie WebUSB Der "Hardcoded" Alptraum: Warum Firmware-as-Identity scheitert Als ich zum Team kam, war unser Registrierungsprozess für diese tragbaren Datenerfassungsgeräte grundsätzlich nicht skalierbar: 
 
 
 
 
 
 Verbinden Sie das tragbare Gerät mit einem PC. Führen Sie ein Python-Script aus (abhängig von spezifischen lokalen Umgebungen und Treibern). Ändern Sie den Firmware-Code in C, um die spezifischen Metadaten des Geräts aufzunehmen (Hardware-ID, Hardware-Version, Firmware-Version und ob das Gerät links- oder rechterhandig ist). Manuell Hardware-IDs und Kalibrierungsdaten in einem Git-Repository mithilfe von YAML-Dateien verpflichten. Erstellen und blinken Sie ein einzigartiges, einmaliges Binär für dieses bestimmte Gerät. Die Auswirkungen menschlicher Fehler Dieser Prozess war ein Anbaugebiet für Inkonsistenzen. Wir haben versehentliche Versionsstränge, duplizierte Hardware-IDs und falsche Metadaten konfrontiert. Wenn ein Handschuh in einem 2.000 Meilen entfernten Zuhause Daten mit einer falsch geformten Versionszeile sendet, brechen unsere nachgelagerten KI-Pipelines.Wir fanden uns das Schreiben von hackerischen Datenreinigungs-Skripten nur, um die gesammelten Daten nutzbar zu machen.Schlimmer noch, falsche Kalibrierungsdaten beeinflussten die Modelle, die wir stillschweigend trainierten, und senkten die Erfolgsquote ohne offensichtliche Anzeichen dafür, was schief ging. Die Architekturverschiebung: Das Web als „Werkzeugwerkzeug“ Der Moment, in dem es für mich klickte, war, als ich erfuhr, dass es und API ist in Chromium-basierten Webbrowsern verfügbar, die es Web-Frontend ermöglichen, mit USB-vernetzten Geräten zu kommunizieren. Ich erkannte auch, dass die Firmware eine Aufgabe macht, die es kein Unternehmen hat. Metadaten wie Hardwareversionen und Kalibrierungsdaten können in der Cloud gespeichert und dynamisch über sichere API-Anrufe abgerufen werden, wenn nötig. Wir haben auch zu einem Modell umgezogen, in dem jede Handschuh die exakt gleiche Firmware ausführt, und der Webbrowser fungiert als Brücke zwischen der physischen Hardware und unserer Cloud-Infrastruktur. Webserie WebUSB Zero-Install Manufacturing Software und Instant Global Deployment Durch die Verwendung der WebSerial API haben wir das Problem „es funktioniert nicht auf meiner Maschine“ beseitigt.Unsere Fertigungs- und QC-Teams müssen keine Python-Umgebungen oder Treiber mehr verwalten.Sie öffnen einfach eine URL in Chrome, verbinden den Handschuh, und der Browser bearbeitet die Kommunikation auf niedriger Ebene mit dem benutzerdefinierten PCB auf dem Handschuh. Da die gesamte Schnittstelle eine Single Page Application (SPA) ist, verwalten wir jetzt unsere physische Montage mit der gleichen Agilität wie unsere Cloud-Software. Wir verwenden standardisierte CI/CD-Pipelines, um Builds auszulösen und zu einem langweiligen statischen Dateihosting-Anbieter zu implementieren. Wenn wir einen Kalibrieralgorithmus verbessern oder einen neuen QC-Check hinzufügen, drücken wir einfach den Code und lassen automatisierte Pipelines den Rest tun. Diese Verschiebung ermöglichte es uns, bis zu einem internen Fertigungsteam von 7 Personen ohne Codierungshintergrund zu skalieren, was unmöglich gewesen wäre, wenn jede Einheit einen Ingenieur benötigte, um manuell einzigartige Firmware zu erstellen und zu blinken. 2. Die Identitätsbrücke: WebSerial trifft WebUSB Ich dachte, WebSerial war alles, was ich brauchte, aber ich fand, dass es nicht funktionierte, wie ich erwartet hatte, wegen einer technischen Einschränkung: WebSerial allein kann die USB-Seriennummer nicht abrufen. Um echte "One-Click" Provisioning zu erreichen, entwickelte ich einen hybriden heuristischen Ansatz, um zwei unabhängige APIs zu verbinden.Mit einer "Anforderung und Test" -Strategie konnten wir überprüfen, ob der Benutzer das gleiche physische Gerät in den WebUSB- und WebSerial-Anrufen ausgewählt hat.Unten ist ein Beispiel dafür, wie Sie dies in einem einfachen Fall erreichen könnten (ich habe es tatsächlich in einer benutzerfreundlicheren Art und Weise getan und mehr in unsere spezifischen Workflows integriert, aber dies ist eine Illustration des Konzepts). async function openUsbSerialPort(
  interfaceNumber: number,
  serialOptions: SerialOptions
): Promise<[USBDevice, SerialPort]> {
  // 1. let the user pick a USB device and claim the interface for serial communication
  const device = navigator.usb.requestDevice();
  await device.open();
  await usbDevice.claimInterface(interfaceNumber);

  // 2. let the user pick a serial port
  const port = await navigator.serial.requestPort({
    filters: [{ usbVendorId: usbDevice.vendorId, usbProductId: usbDevice.productId }]
  });

  // 3. Test: If the user selected the same device, we shouldn't be able 
  // to open the serial port yet because it's already claimed.
  const serialPortOpened = await port.open(serialOptions).then(() => true).catch(() => false);

  if (serialPortOpened) {
    await port.close();
    throw Error("Selected different devices");
  }

  // 4. Match confirmed. Release and open for real.
  await usbDevice.releaseInterface(interfaceNumber);
  await port.open(serialOptions);

  return [device, port];
}
 Aber es funktioniert und es ermöglicht es uns, die physische Hardware automatisch mit ihrem spezifischen Cloud-Eintrag zu verknüpfen, ohne dass der Betreiber eine Seriennummer manuell auswählen oder eingeben muss. 3. Entkoppeln von Identität von Firmware Anstatt einzigartige Metadaten in jede Einheit zu blinken, revolutionierte die webbasierte Lösung den Fluss: 
 
 
 
 Identitätserkennung: Der Browser identifiziert das Gerät mithilfe der USB-Seriennummer über die WebUSB/WebSerial-Heuristik. Metadaten in der Cloud aufbewahren: Während des Registrierungsprozesses wird diese eindeutige ID zusammen mit den damit verbundenen Metadaten während des Registrierungsprozesses in eine Cloud-Datenbank hochgeladen. On-Demand-Erfassung: Wenn der Handschuh implementiert wird, kann jede App oder Service eine API verwenden, um die Metadaten dynamisch nach ID abzurufen. Die Firmware bleibt dumm und zuverlässig, während die Cloud als einzige Quelle der Wahrheit dient. Reinere Daten, bessere Roboter Der Wechsel zu einem webzentrierten Hardware-DevOps-Modell war transformativ: 
 
 
 
 Demokratisierte Operationen: Ein internes Team mit 7 Mitarbeitern kümmert sich nun um den gesamten Registrierungs- und QC-Prozess, wodurch Hunderte von Ingenieurstunden freigegeben werden. Datenintegrität: Wir haben fehlerhafte Überschriften und Metadatenfehler beseitigt.Unsere Datenleitung ist nun „aus dem Design heraus sauber“ auf allen 2.000 Einheiten. Task Success Rate: Genaue, konsistente Kalibrierung über die gesamte Flotte hinweg hat zu einer messbaren Steigerung der Leistung unserer bimanual manipulierten Modelle geführt. Schlussfolgerung Wenn Sie IoT- oder Robotics-Hardware skalieren, behandeln Sie Webbrowser als Ihren Prozessorchestrator.Durch die Kombination von WebSerial und WebUSB mit Standard-Web CI/CD können Sie die Lücke zwischen Hardware und Cloud überbrücken und sicherstellen, dass jede Hardware-Einheit so agil und up-to-date ist.

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Wie ich die Fertigung für AI-Robotik mit WebSerial fixierte

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