遨博协作机器人ROS开发 - 自定义运动学求解器算法插件
目錄
一、簡介
二、環境版本
三、學習目標
四、知識儲備
五、任務實施
六、任務拓展
?七、課堂小結
八、課后練習
一、簡介
大家好，歡迎關注遨博學院帶來的系列技術分享文章（協作機器人ROS開發），今天我們來學習一下“自定義運動學求解器算法插件”。
二、環境版本
- 主機系統版本：Windwos10 64位
- 處理器型號：Intel-i7
- 虛擬機版本：VMware Workstation 16 Pro
- 虛擬機系統：Ubuntu 18.04.6 LTS
- ROS版本：Melodic
三、學習目標
四、知識儲備
下面開始介紹本節內容的知識點：
1.MoveIt!插件機制
MoveIt!是ROS中一個重要的集成化開發平臺，由一系列功能包組成，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AUBO-E5機械臂。
MoveIt!中集成了眾多工具集軟件，集成了各種庫，包括：
運動規劃（Motion Planning）：MoveIt!只需提供機器人URDF模型，就可以調用幾大運動規劃庫的規劃算法（如OMPL，SBPL，CHMOP），自動生成機器人運動軌跡。
軌跡插值（Trajectory Processing）：由于大多數規劃器只能返回一系列路徑點，MoveIt!可以根據機器人的控制參數（速度、加速度限制等）重新處理路徑，生成一條帶有時間戳、位置、速度、加速度信息的完整軌跡。
操作（Manipulation）：根據識別的物體生成一系列動作抓取物體（pick-and-place）目前MoveIt!本身這部分功能還比較弱，不涉及任何反饋、動力學、re-grasp等操作問題。
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3D感知（Perception）：可以利用傳感器采集的點云或深度圖像，生成用于碰撞檢測的OctoMap，OctoMap為八叉樹形式表示點云，可以大大降低存儲空間，同時，這些3D OctoMap也可以依據貝葉斯準則不斷實時更新。這樣，機器人就可以避開真實世界的障礙物了。
運動學（Kinematics）：目前可以支持多種運動學求解器，如OpenRave的封閉解ikfast、Orocos的數值解KDL、考慮關節極限的數值解Trac_ik、用戶自己定義的基于service的求解器。
碰撞檢測（Collision Checking）：碰撞檢測是運動規劃的一大難題，如果采用基于采樣的規劃算法，那么需要對每個采樣點做有效性判斷，這時候就需要進行碰撞檢測。所以，運動規劃需要提供一個高效的碰撞檢測算法。FCL（Flexible Collision Library），可以非常快速地實現各種幾何體（3D面片、OctoMap、基本幾何體）的碰撞檢測。?
控制（Control）：屬于機器人控制接口，可以讓MoveIt!發布機器人需要的控制指令。
交互（Interaction）：MoveIt!給開發者提供了三種交互方式，直觀的RViz圖形界面、快速編程的Python、豐富的高級功能的C++。
如右圖所示，MoveIt!中的眾多功能都使用插件機制集成，并提供了豐富的接口。這樣用戶可以方便的覆寫插件功能，而無需接觸框架的核心。?
2.MoveIt!運動學求解插件
運動學插件作為重要的功能模塊，目前使用的主要有以下3個。
（1）KDL
KDL（Kinematics and Dynamics Library）是MoveIt!中的默認運動學插件，其有自己的優缺點，優點在于可求解封閉情況下逆運動，缺點在于速度慢，同時可能找不到解。
（2）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。可以直接使用以下命令安裝：
（3）IKFAST
IKFAST是一種基于解析算法的運動學插件，可以求解任意復雜運動鏈的運動學方程并保證每次求解的一致性，整體來說，IKFAST比較穩定快速，一般5us的速度可完成運算。
3.MoveIt!運動插件開發方法
MoveIt!并不提供算法源碼，只是將算法按照約定的方法進行封裝，算法是數學模型的代碼實現，和MoveIt!本身并沒有關系，如果需要集成功能算法到MoveIt!中，需要編寫接口文件，如下圖所示，滿足MoveIt!的插件規范即可，然后向move_group進行注冊，這樣使用時即可通過yaml或launch文件進行直接的調用。
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?如圖所示。
planning_interface是由moveit_core_package的核心庫提供，提供一個標準的協議接口，方便用戶集成其他算法。
PlannerConfigurationSettings用于配置參數。
PlanningContext用于規劃算法的具體實現。
PlannerManager用于向MoveIt!注冊插件，并告知MoveIt!此插件的作用。
PlannerManager實現時核心調用接口是Register，目的是進行注冊。
PlanningContext實現時核心調用接口是solve，包含具體的運動規劃算法。
4.自定義運動規劃算法的實現
自定義一個LERPInterface類，主要內容是重構接口函數，完成自定義的運動規劃算法，在類中重點是實現兩個函數。
（1）solve函數，這是運動規劃算法的主要調用接口，通過輸入運動規劃場景、運動規劃的起始和終止位置，返回運動規劃結果。
（2）interpolate函數，這是運動規劃算法的具體實現函數，包含具體的算法。
自定義一個LERPPlanningContext類，這個類繼承自MoveIt!提供的planning_interface::PlanningContext，實現了兩個不同輸入條件下的solve函數，terminate終止運動函數、clear清除緩存函數，如下列代碼片段所示。??
自定義一個LERPPlannerManager 類，這個類繼承自MoveIt!提供的planning_interface::PlannerManager，其中，initialize實現了算法初始化、canServiceRequest實現該插件是否可以應答運動規劃的請求、getDescription實現了獲取運動規劃器的字符串描述、getPlanningAlgorithms實現了獲取運動規劃算法的名稱、getPlanningContext實現對避障狀態配置。
如下列代碼片段所示。?
五、任務實施
接下來，我們來看下替換默認運動學求解器算法插件為自定義插件，控制虛擬機器人運動，驗證算法的有效性的演示。
14.自定義運動學求解器算法插件
六、任務拓展
恢復默認配置。
完成更換自定義運動學求解器算法插件后，修改配置文件，將運動學插件更換為默認運動學求解器插件，分析相關配置文件的參數含義。
?七、課堂小結
下面我們進行課堂小結：
MoveIt!的功能大部分都是以插件的形式提供，并提供了開發接口，運動學、碰撞檢測、路徑規劃等功能都可以讓用戶將自己的算法移植到ROS中，完成對機器臂數學計算的驗證。
八、課后練習
最后給大家布置兩道課后習題。
1.在ROS中，分別更換運動學算法插件為KDL、TRAC-IK、IKFAST，完成相同路徑的軌跡規劃，對比AUBO-E5機械臂在不同運動學求解器下的路徑效果。
2.按照例程編寫一個運動學求解器算法插件，熟悉開發流程。
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在接下來的ROS課程中，我們會講解Intel RealSense深度相機ROS驅動開發，歡迎持續關注。?
總結
以上是生活随笔為你收集整理的遨博协作机器人ROS开发 - 自定义运动学求解器算法插件的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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