reBot-DevArm README

The project's README from github.com/Seeed-Projects/reBot-DevArm. As one markdown file: README.md.

🦾 reBot-DevArm: Open Source Robotic Arm for All Developers

reBot-DevArm Banner

License: CERN-OHL-W-2.0 License: Apache-2.0 yaohui.zhu@seeed.cc ROS Support LeRobot LeRobot

🚀 100% Open Source · Embodied AI · Full Hardware + Software Stack

📦 Build your own robotic arm · 🧠 Learn robotics · 🏭 Deploy real applications

About The reBot Arm

简体中文  |  English  |  日本語 |  français |  Español

  robotics wiki

🛒 Official Purchase

🧾 reBot Arm B601-DM

🛒 SeeedStudio Bazaar 🛒 Amazon 🛒 Aliexpress
🧾 reBot Arm B601-RS

🛒 SeeedStudio Bazaar 🛒 Aliexpress

📖 Introduction

reBot-DevArm (reBot Arm B601 DM and reBot Arm B601 RS) is a robotic arm project dedicated to lowering the barrier to learning Embodied AI. We focus on "True Open Source" — not just the code, we unreservedly open source everything:

Get Your Own reBot Arm



🚀 Try the Online Simulation

Experience the reBot Arm B601-RS MuJoCo digital twin directly in your browser—no installation required. Switch between the standard arm and AGV configurations, control the joints and TCP, view the overhead and D405 wrist cameras, and run the automated put-away and stacking demos. The initial model download may take a moment; Chrome or Edge is recommended.

▶ Launch the reBot Arm Interactive Demo

🗺️ Roadmap & Status

We are committed to continuously maintaining and adapting to mainstream robot development ecosystems. Below is our current adaptation progress and planned release schedule:

reBot Arm B601 DM

Supported Ecosystem Status Description / Estimated Release Date Related Documentation
Basic Motor Usage ✅ Completed Basic motion control and API encapsulation Damiao Technology
Open-Sourcing of the New STEP 3D Structural Parts and BOM ✅ Completed STEP files for all parts in the new version, parts BOM, and reference prices for all machined components reBot Arm B601-DM BOM
Reference for Real Machine Performance Testing ✅ Completed Performance Reference of Robotic Arm under Normal and Extreme Operating Conditions Performance Testing
Assembly Video ✅ Completed Ultra-detailed assembly steps and video Getting Started with reBot Arm B601-DM
Python SDK ✅Continuously optimized, PRs welcome One-stop integration of motor read/write and control for Robstride, Damiao, Mota, Gaoqing, Hexfellow and other motors. Getting Started with Motorbridge and Web UI
ROS2 Integration ✅ Completed ROS2 integrated reBot Arm controller with support for kinematics, trajectory planning, and gravity compensation reBot Arm B601-DM ROS2 Integration Guide
Pinocchio Integration ✅ Completed Adaptation to the Pinocchio framework, enabling forward/inverse kinematics and gravity compensation for the robotic arm Getting Started with Pinocchio for reBot Arm B601-DM and Github repo
Isaac Sim Simulation 🚧 In Progress Import USD models and enable simulated teleoperation Wiki
LeRobot Integration ✅ Completed Adaptation to the Hugging Face LeRobot training framework Getting Started with LeRobot-based reBot Arm
Depth Camera Integration ✅ Completed Visual Grasping Demonstration Based on YOLO and Depth Camera Getting Started with Visual Grasping Demo
reSpeaker Voice Integration ✅ Completed Add reSpeaker Flex 4-mic array to build a voice-driven intelligent robot arm control system with spatial awareness reBot Arm B601-DM Voice Control
Gradual Updates of the Latest Algorithms ⏳ Planned Mainstream algorithms will be updated progressively Ongoing
Launch of a Series of Completely Free Courses ⏳ Planned Mainstream algorithms will be updated progressively Ongoing

Contributions from Developers

Supported Ecosystem Authors Description / Estimated Release Date Related Documentation or Repository
ROS2 (Humble), third_party integration, URDF / rebotarm_bringup @danieldoradotalaveron-rb 1. Passive diagnostics monitor (rebotarm_monitor_ros2): /diagnostics overlay for rqt_robot_monitor, serial/CAN-aware aggregator;
2. Safe park & shutdown: Capture rest pose on connect, slow return on shutdown or /rebotarm/park to prevent sudden drop;
3. Gravity compensation (smooth stop): MIT ramp-out when exiting gravity compensation to eliminate clack, jerk and instability during pos/vel handoff;
4. Gamepad teleop with IK/FK and safety measures: Gamepad control for end-effector via IK, live robot state visualization in RViz (simulation-only test);
5. D405 eye-in-hand TF: Xacro setup under end_link in rebotarm_bringup for RViz visualization & TF only (no driver/depth/intrinsics). Mount pose adjustable via launch file, bracket calibration not completed. Teleop FK/IK uses arm-only fixend_core URDF, full xacro for RSP/RViz.
rebotarm_monitor_ros2、reBotArmController_ROS2

reBot Arm B601 RS

Supported Ecosystem Status Description / Estimated Release Date Related Documentation
Basic Motor Usage ✅ Completed Basic motion control and API encapsulation Robstride
Open-Sourcing of the New STEP 3D Structural Parts and BOM ✅ Completed STEP files for all parts in the new version, parts BOM, and reference prices for all machined components reBot Arm B601-RS BOM
Getting Started ✅ Completed Quick start of B601-RS Getting Started with reBot Arm B601-RS
Assembly Video ✅ Completed Ultra-detailed assembly steps and video reBot Arm B601-RS Assembly Video
ROS2 (Humble) ✅ Completed ROS2 integrated reBot Arm controller with support for kinematics, trajectory planning, gravity compensation and MoveIt2 reBot Arm B601-DM ROS2 Integration Guide
LeRobot Integration ✅ Completed Adaptation to the Hugging Face LeRobot training framework Getting Started with LeRobot-based reBot Arm
Pinocchio Integration ✅ Completed Adaptation to the Pinocchio framework, enabling forward/inverse kinematics and gravity compensation for the robotic arm Getting Started with Pinocchio for reBot Arm B601-DM and Github repo
Depth Camera Integration ✅ Completed Visual Grasping Demonstration Based on YOLO and Depth Camera Getting Started with Visual Grasping Demo
Embodied Agent Architecture ✅ Complete Accepts natural-language commands (e.g. "pick up the red block"), automatically plans and executes grasping. Embodied Agent Architecture Design for the reBot B601 RS Robotic Arm & Source Code
Isaac Sim Simulation ✅ Completed Import USD models and enable simulated teleoperation DLI Course & Github Repo
Gradual Updates of the Latest Algorithms ⏳ Planned Mainstream algorithms will be updated progressively On going
Launch of a Series of Completely Free Courses ⏳ Planned Mainstream algorithms will be updated progressively Ongoing

⚙️ Hardware Specifications

reBot-DevArm is designed for desktop Embodied AI applications, balancing payload capacity with flexibility.

Parameter reBot Arm B601-DM reBot Arm B601-RS
Payload 1.5kg 2.5kg
Recommended Workspace 70% arm reach workspace 70% arm reach workspace
Max Reach 767 mm 754 mm
Weight Approx. 4.5 kg Approx. 6.7 kg
Repeatability < 0.2 mm < 0.2 mm
Degrees of Freedom (DOF) 6 DOF + 1 Gripper 6 DOF + 1 Gripper
Supported Platforms/Ecosystems ROS1, ROS2, LeRobot, Pinocchio, Isaac Sim, Python SDK ROS1, ROS2, LeRobot, Pinocchio, Isaac Sim, Python SDK
Supply Voltage DC 24V DC 48V

Feedback from the community

From GEM-4: Gemma Embodied 4 Physical Assistance From Linyan Fu and Apheth D Almeida From Dhruv Diddi From Ed Henderson From Sameer
From Binh_Pham From FangTianChongHui Xense YaoLin Dong From Ed Henderson From yoshikai_man
From hei-rebot-lift From Martin Kemka From Kamil Buczyński From Daniel Dorado From Asier
Seeed reBot Arm and NVIDIA Isaac Sim-to-Real VLA Course

🧹Optional Hardware

Wirst Camera Mount

32×32 UVC Intel D435i Intel D405 & Gemini 305 Gemini 2
STEP STEP STEP STEP

Compatible with Leader Arm

Star Arm 102-LD Open to compatibility integration
View Series Hub &Github repo

DIY Finger

Soft Finger Open to compatibility integration
Comming soon
[Finger Mount(ABS/

reBot-DevArm (Seeed-Projects/reBot-DevArm)

Searching Database…

Что это такое?reBot-DevArm — полностью опенсорсный проект робота-манипулятора (модели B601-DM и B601-RS), нацеленный на снижение порога входа в изучение Embodied AI; все файлы железа, BOM и софт выложены открыто.
Это только софт или железо тоже придётся покупать?Это полный стек железо+софт: нужен физический манипулятор (купите комплект или собранный агрегат на Seeedstudio/Amazon/Aliexpress либо напечатайте на 3D-принтере/выточите детали сами по открытой BOM), плюс Python SDK, ROS-интеграция и инструменты симуляции из репозитория.
С чего начать с манипулятором?Купите или соберите один из пяти вариантов комплекта (motor kit, structural kit, gripper kit, full kit или собранный манипулятор) на Seeedstudio, затем следуйте руководству Getting Started для своей модели по сборке, базовому управлению моторами и программной интеграции (Python SDK, ROS2, LeRobot и др.). Можно также попробовать онлайн-симуляцию MuJoCo в браузере, вообще без железа.
Какое железо реально нужно докупить для питания?Нужен сам комплект манипулятора плюс отдельный блок питания (по умолчанию в комплект не входит): 12V 10A для версии DM/Leader или рекомендуемый Meanwell 48V 12.5A (или 48V 25A для полной производительности) для модели RS.
Всё ли из дорожной карты уже готово?Большинство ключевых функций (базовое управление моторами, ROS2, Pinocchio, LeRobot, захват с камерой глубины, голосовое управление) отмечены как готовые, но пункты вроде симуляции Isaac Sim для модели DM ещё в работе, а обещанные бесплатные курсы и постоянные обновления алгоритмов пока не вышли.
На кого это рассчитано?На разработчиков, робототехников и учащихся, которые хотят изучать или внедрять Embodied AI на реальном полностью открытом настольном манипуляторе, а не на закрытой коммерческой платформе.
Он работает на каких-то конкретных ОС или робототехнических фреймворках?Программный стек нацелен на робототехнические среды на базе Linux через ROS1/ROS2, Isaac Sim, Pinocchio и LeRobot от Hugging Face, с Python SDK для управления моторами; онлайн-симулятор работает в Chrome или Edge в любом браузере.
В чём разница между версиями манипулятора DM и RS?Внешне они одинаковы, но используют разные марки моторов (Damiao против Robstride); у модели DM грузоподъёмность 1.5 кг и вылет 767 мм, а у модели RS более сильные 2.5 кг, вылет 754 мм и поддержка embodied-агента, выполняющего команды захвата на естественном языке.
Манипулятор понимает голос или команды на естественном языке?Да, он интегрирует четырёхмикрофонную решётку reSpeaker Flex для управления голосом, а B601-RS имеет Embodied Agent Architecture, принимающую команды на естественном языке вроде 'pick up the red block' и автоматически планирующую захват.
Поддерживается ли визуальный захват?Да, есть демо визуального захвата, сочетающее детекцию объектов YOLO с камерами глубины (D435i, D405, Gemini) для pick-and-place на основе восприятия.
Можно ли управлять связкой лидер/фолловер для телеоперации?Да, манипулятор совместим с Leader Arm (Star Arm 102-LD) для телеоперации и поддерживает телеоперацию IK/FK с геймпадом благодаря вкладам сообщества в ROS2.
Size
399.6 MB
Stars
4.4K
Updated
CommitOct 17
Age
10mo
Commits · 90 Days