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编程问答

ROS技术点滴 —— MoveIt!中的运动学插件

發布時間:2023/12/10 编程问答 76 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 ROS技术点滴 —— MoveIt!中的运动学插件 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

MoveIt!是ROS中一個重要的集成化開發平臺,由一系列移動操作的功能包組成,提供運動規劃、操作控制、3D感知、運動學等功能模塊,是ROS社區中使用度排名前三的功能包,目前已經支持眾多機器人硬件平臺。

MoveIt!中的眾多功能都使用插件機制集成,其中有一個重要的功能模塊——運動學插件。

今天我們就來聊下MoveIt!中的運動學求解器。

一、KDL

Kinematics and Dynamics Library (KDL)是MoveIt!中的默認運動學插件,在使用MoveIt! Setup Assistant進行模型配置時,可以進行配置。

配置完成后,就可以運行demo.launch控制虛擬機械臂進行運動規劃了。但是KDL有自己的優缺點:

比如一次逆解的求解時間:0.062192秒。。。

很多時候我們在做運動規劃的時候,MoveIt!經常會提示規劃失敗、求解失敗等錯誤,很多都是因為KDL這款運動學插件導致的,那么問題就來了——能不能更換一個運動學插件?

當然可以,以下介紹兩個用的最多的運動學插件:TRAC-IK和IKFAST

二、TRAC-IK

TRAC-IK和KDL類似,也是一種基于數值解的運動學插件,但是在算法層面上進行了很多改進,求解效率高了很多。比如在下邊這張圖中,左側的紅點是KDL無法求解的姿態點,但是在右側使用TRAC-IK是可以求解的。

那么如何將KDL更換成TRAC-IK呢,方法很簡單,ROS的軟件源中已經集成了TRAC-IK的安裝包,可以直接使用以下命令安裝:

sudo apt-get install ros-kinetic-trac-ik-kinematics-plugin

然后修改機械臂MoveIt!配置功能包下的kinematics.yaml文件就可以使用啦:

arm:kinematics_solver: tarc_ik_kinematics_plugin/trac_ikKinematicsPluginkinematics_solver_attempts: 3kinematics_solver_search_resolution: 0.005kinematics_solver_timeout: 0.05

接下來再次運行demo.launch,默認加載的就是TRAC-IK運動學插件了,試試規劃求解的效率是不是高了很多!

但是TRAC-IK也有問題,它是一種數值算法,每次求解得到的關節位置不一定相同。

三、IKFAST

?

IKFAST是一種基于解析算法的運動學插件,可以保證每次求解的一致性。

相比KDL和TRAC-IK,IKFAST的安裝過程就比較復雜了,不過就筆者的使用經驗來講,IKFAST的效果還是很推薦的,所以不妨一試,以下就是IKFAST的安裝配置過程。

  • 安裝程序:
sudo apt-get install cmake g++ git ipython minizip python-dev python-h5py python-numpy python-scipy qt4-dev-tools
  • 安裝依賴庫:
sudo apt-get install libassimp-dev libavcodec-dev libavformat-dev libavformat-dev libboost-all-dev libboost-date-time-dev libbullet-dev libfaac-dev libglew-dev libgsm1-dev liblapack-dev liblog4cxx-dev libmpfr-dev libode-dev libogg-dev libpcrecpp0v5 libpcre3-dev libqhull-dev libqt4-dev libsoqt-dev-common libsoqt4-dev libswscale-dev libswscale-dev libvorbis-dev libx264-dev libxml2-dev libxvidcore-dev
  • 安裝OpenSceneGraph-3.4:
sudo apt-get install libcairo2-dev libjasper-dev libpoppler-glib-dev libsdl2-dev libtiff5-dev libxrandr-dev git clone https://github.com/openscenegraph/OpenSceneGraph.git --branch OpenSceneGraph-3.4 cd OpenSceneGraph mkdir build; cd build cmake .. -DDESIRED_QT_VERSION=4 make -j$(nproc) sudo make install
  • 安裝sympy
pip install --upgrade --user sympy==0.7.1
  • 刪除mpmath
sudo apt remove python-mpmath
  • 安裝IKFast功能包
sudo apt-get install ros-kinetic-moveit-kinematics
  • 安裝OpenRave
sudo apt-get install ros-kinetic-openrave
  • 創建collada文件
export MYROBOT_NAME="marm" rosrun xacro xacro --inorder -o "$MYROBOT_NAME".urdf "$MYROBOT_NAME".xacro rosrun collada_urdf urdf_to_collada "$MYROBOT_NAME".urdf "$MYROBOT_NAME".dae
  • 創建dae文件
export IKFAST_PRECISION="5" cp "$MYROBOT_NAME".dae "$MYROBOT_NAME".backup.dae # create a backup of your full precision dae. rosrun moveit_kinematics round_collada_numbers.py "$MYROBOT_NAME".dae "$MYROBOT_NAME".dae "$IKFAST_PRECISION"
  • 查看生成的模型
openrave-robot.py "$MYROBOT_NAME".dae --info links

openrave "$MYROBOT_NAME".dae

  • 生成六軸機器人配置
$ export PLANNING_GROUP="arm" $ export BASE_LINK="1" $ export EEF_LINK="11" $ export IKFAST_OUTPUT_PATH=`pwd`/ikfast61_"$PLANNING_GROUP".cpp $ python `openrave-config --python-dir`/openravepy/_openravepy_/ikfast.py --robot="$MYROBOT_NAME".dae --iktype=transform6d --baselink="$BASE_LINK" --eelink="$EEF_LINK" --savefile="$IKFAST_OUTPUT_PATH"
  • 創建插件
export MOVEIT_IK_PLUGIN_PKG="$MYROBOT_NAME"_ikfast_"$PLANNING_GROUP"_plugincd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg "$MOVEIT_IK_PLUGIN_PKG" rosrun moveit_kinematics create_ikfast_moveit_plugin.py "$MYROBOT_NAME" "$PLANNING_GROUP" "$MOVEIT_IK_PLUGIN_PKG" "$IKFAST_OUTPUT_PATH"
  • 重新編譯工作空間
catkin_make
  • 修改使用的插件
rosed "$MYROBOT_NAME"_moveit_config/config/kinematics.yaml<planning_group>: kinematics_solver: <myrobot_name>_<planning_group>_kinematics/IKFastKinematicsPlugin -INSTEAD OF- kinematics_solver: kdl_kinematics_plugin/KDLKinematicsPlugin 注意以上步驟中的機器人名稱、運動規劃組名稱、坐標系序號等需要和自己所使用的機器人匹配,也可以參考官方教程配置:
http://docs.ros.org/kinetic/api/moveit_tutorials/html/doc/ikfast/ikfast_tutorial.html

現在運行demo.launch文件時,使用的運動學插件就是IKFAST了,快試一試效果是不是還不錯!


總結

以上是生活随笔為你收集整理的ROS技术点滴 —— MoveIt!中的运动学插件的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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