运动规划 (Motion Planning): MoveIt! 与 OMPL
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精华热门 2016-01-22 00:35
最近有不少人询问有关MoveIt!与OMPL相关的话题,但是大部分问题都集中于XXX功能怎么实现,XXX错误怎么解决。表面上看,解决这些问题的方法就是提供正确的代码,正确的编译方法,正确的运行步骤。

然而,这种解决方法只能解决这个特定的问题,而且解决之后我们也无法学到一些实际的东西。要想彻底明白,需要从源头入手,也就是说,不要问“MoveIt! 怎么把机械手从空间一个点移到另一个点?“而是要问”MoveIt! 为什么能把机械手从空间一个点移到另一个点?“ 这一点明白之后,遇到类似的问题,才能从容应对。同理,这不仅适用于MoveIt,也同样适用于其他任何ROS功能。

所以,下文中我们会见到一些具体的例子,但整体上,更倾向于宏观的概念和一些基础的方法,希望对大家能有所帮助。这里的帮助指的是增强对运动规划和Moveit, OMPL的整体理解,而非局限于完成某一个功能,编译运行某一个文件。


我尝试用最简单,最通俗的表达方式来解释这些问题,其中不免会有一些学术上的错误用词和解释,请专业的朋友们见谅,也欢迎指出错误。



一. 基础概念


首先,我们要了解一些基础的概念,了解各个名词的意义和区别。


1.1. 运动规划 (Motion Planning)
我们这里讲的运动规划,有别于轨迹规划 (Path Planning)。一般来说,path planning用于无人车/无人机领域,而motion planning主要用于机械臂,类人机器人领域。当然了,这两者没有本质的区别,理论上说MoveIt!和OMPL同样可以用于无人车无人机的规划,但不免有些杀鸡用牛刀的感觉。两者规划的空间维度不同,导致他们的难易程度不同。举例说明,如果不考虑速度加速度,只考虑位置的话,无人车轨迹规划维度是3 (x,y,和角度), 无人机是6 (x,y,z,和另外3个量确定空间的旋转角度)。确定3D空间的一个姿势(pose)需要6个变量,而对于关节数大于6的机械臂结构,它的规划空间维度就大于6,成为冗余系统(redundant system),从而使规划问题变得更为复杂。所谓冗余系统,就是说,存在多种关节角度配置能够使得终端达到相同的位姿,存在无数的解。这是达到的最终姿势有无数个解,那么如何到达这个最终姿势,整个运动的轨迹,更是存在无数个解。


既然存在无数的解,那么问题来了。很明显,存在两种不同的方向,一种是找到最好的那个解,另一种是快速的找到一个有效的解。前者,大部分算法使用最优规划 (Optimization-based Planning),后者使用采样规划 (Sampling-based Planning)。具体的区别和算法,不在这里赘述。


1.2. 开源运动规划库 (OMPL).
接上文,而OMPL (Open Motion Planning Library), 开源运动规划库,就是一个运动规划的C++库,其包含了很多运动规划领域的前沿算法。虽然OMPL里面提到了最优规划,但总体来说OMPL还是一个采样规划算法库。而采样规划算法中,最出名的莫过于 Rapidly-exploring Random Trees (RRT) 和 Probabilistic Roadmap (PRM)了, 当然,这两个是比较老的,还有很多其他新算法。
  • OMPL能做什么? 简单说,就是提供一个运动轨迹。给定一个机器人结构(假设有N个关节),给定一个目标(比如终端移到xyz),给定一个环境,那么OMPL会提供给你一个轨迹,包含M个数组,每一个数组长度是N,也就是一个完整的关节位置。沿着这个轨迹依次移动关节,就可以最终把终端移到xyz,当然,这个轨迹应当不与环境中的任何障碍发生碰撞。
  • 为什么用OMPL? 运动规划的软件库和算法有很多,而OMPL由于其模块化的设计和稳定的更新,成为最流行的规划软件库之一。很多新算法都在OMPL开发。很多其他软件(包括ROS/MoveIt)都使用OMPL做运动规划。

1.3. 逆运动学 (Inverse Kinematics)
  • 什么是逆运动学(IK)?简单说,就是把终端位姿变成关节角度,q=IK(p)。p是终端位姿(xyz),q是关节角度。
  • 为什么要用IK?OMPL是采样算法,也就是要在关节空间采样。 这与无人车的规划有一个最明显的区别,无人车的目标就是在采样空间, e.g. 目标是(x,y), 采样空间也是(x,y). 但是对于机械臂,目标是终端空间位置(xyz), 但采样空间却是关节空间(q0,q1,...qN)。有了IK之后,我们就可以把三维空间的目标p转化为关节空间的目标q。那么这样就会让采样算法能算的更快,具体方法不赘述,这样的算法有RRT-Connect,BKPIECE等等双向采样算法。


1.4. MoveIt!
问:我不想看也看不懂OMPL和各种算法,但是我想让机械臂动起来,怎么办?
答:那这正是MoveIt!的设计初衷。Move It!让它动起来!
OMPL是运动规划的“规划”部分,而MoveIt!是OMPL的ROS接口。当然这不完全准确,OMPL有单独的ROS接口,但依旧很繁杂,而MoveIt是OMPL ROS接口的接口。。。而且MoveIt!还结合了其他一些功能,总之MoveIt!就是个大接口。。
  • MoveIt!能做什么?一句话,MoveIt!就是一个模块化的接口,让你在最短时间内,不用自己写太多代码,就能配置出一个ROS Package来为你的机械臂做运动规划。
二. 创建MoveIt! Package

2.1 准备URDF package
首先我们要准备一个机械臂的urdf,如果你已有URDF,可以使用自己的urdf模型。若手头没有现成的URDF,可以从此处下载一个库卡LWR简化模型URDF,这是一个固定底座7自由度的机械臂。
从该连接处依次进入examples/sovlers/ik_solver_demo/resources,下载里面的lwr_simplified.urdf。
cd path_to_catkin_ws/src
catkin_create_pkg lwr_description
cd lwr_description
mkdir urdf
将下载好的lwr_simplified.urdf放入urdf文件夹中,这样一个urdf package便创建好了。


2.2 MoveIt!配置助手 (MoveIt! Setup Assistant)
2.2.1 打开MoveIt! Setup Assistant

roslaunch moveit_setup_assistant setup_assistant.launch

描述:moveit_setup_assistant

图片:moveit_setup.png

moveit_setup_assistant

MoveIt! Setup Assistant 是一个图形界面,可以让我们不用写代码看代码,直接用鼠标点击就可以配置机器人的运动规划所需要的信息。点击Create New MoveIt Configuration Package来创建新的配置包,选择刚刚下载的urdf,然后点击Load Files 载入文件。

2.2.2 创建碰撞免检矩阵(ACM)

点击Setup Assisant的左边第二项'Self-Collisions',在这里我们将创建碰撞免检矩阵(Avoid Collision Matrix, ACM)。再次强调,怎么创建很简单,点击一下'Regenerate Default Collision Matrix'就可以了,问题是,为什么?ACM是做什么的?
我们知道,碰撞检测是非常复杂的运算过程。对于多关节机械臂或者类人机器人来说,机械结构复杂,肢体多,碰撞检测需要涉及很多的空间几何计算。但是对于刚体机器人来说,有些肢体之间是不可能发生碰撞的,比如原本就相邻的肢体,比如类人机器人的脚和头。这里生成的ACM就是告诉我们,这个URDF所描述的机器人,哪些肢体之间是不会发生碰撞的。那么在之后的碰撞检测算法中,我们就可以略过对这些肢体之间的检测,以提高检测效率。


2.2.3 创建虚拟关节 (Virtual Joints)
在Setup Assistant 第三项Virtual Joints里面,我们要创建所谓的虚拟关节。这个虚拟关节,可以理解为一个连接机器人和世界的关节。

图片:virtual_joints.png


一般来说,Virtual Joint Name我们命名为‘world_joint’,而'Child Link'指的是我们要把‘世界’和机器人的那个部位连接,那么很显然我们选择基座'base'。‘Parent Frame Name’,是世界坐标的名字,在ROS中一般叫'world_frame'。关节类型 Joint Type, 很显然这里我们选择固定Fixed. 代表机器人相对于世界是固定的。而另外两种, Planar指的是平面移动底座(xy平面+角度),用于移动机器人比如PR2;

图片:pr2.png


还有一种Floating, 指的是浮动基座(xyz position+orientation),比如类人机器人。

2.2.4 创建规划群 (Planning Groups)
创建Planning Group是MoveIt的核心之一。首先,点击Add Group, 我们会看到一个界面,如下图,

图片:group.png


那么这些都是什么呢?
  • Group Name: 不用多说,名字。。。我们就叫Arm。
  • Kinematic Solver: 运动学求解工具,这个就是负责求解正向运动学(Forward Kinematics)和逆运动学(IK, 见1.3节)的。 一般我们选用KDL, The Kinematics and Dynamics Library。这是一个运动学与动力学的库,可以很好的解决6自由度以上的单链机械结构的正逆运动学问题。当然你也可以用其他IK Solver, 比如SRV或者IK_FAST,甚至你可以自己开发新的Solver然后插入进来,如果有空,我以后会发帖讲解如何创建新的运动学求解库并插入到MoveIt。
  • Kin. Search Resolution: 关节空间的采样密度
  • Kin. Search TImeout: 求解时间
  • Kin. Solver Attempts: 求解失败尝试次数,一般来说这三项使用默认值就可以。你也可以根据具体需要做出适当调整。
接下来,我们要正式创建这个组群,有很多不同的方法,Add Joints, Add Links, Add Kin. Chain, Add Subgroups。我们这里选择'Add Kin. Chain',这样我们可以清楚的看到整个机器人的机械机构,

图片:group_links.png


在正中方我们可以看到这个机械臂的结构,一个link接着一个link。下方我们可以看到有'Base Link'和'Tip Link',我们选择'lwr_arm_0_link'作为Base,选择'lwr_arm_7_link'作为Tip. 然后点击Save,这样一个规划组群就创建好了。同样的,我们可以再创建一个手的组群(Hand),这一次我们用Add Links,然后选择'lwr_arm_7_link'。

图片:groups.png





2.2.5 创建机器人预设位姿 (Robot Poses)
在Setup Assistant 第五项, ‘Robot Poses’,我们创建预设的机器人位姿。点击‘Add Pose’,我们为机械臂创建一个向上直立的位姿UpRight,选择Planning Group为Arm。可以看到很多滚动条,全设为0就是垂直向上的位姿。然后点击保存。当然,你可以根据需要设置其他不同位姿。

图片:poses.png


2.2.6 配置终端控制器(End Effectors)
终端控制器,就是机械臂的手,以后用来在工作环境中直接控制的部位。我们添加一个叫做HandEff的终端控制器,End Effector Group选择之前创建好的Hand,Parent_Link选择机械臂的最后一个肢体lwr_arm_7_link。Parent Group选择Arm。

图片:eff.png


2.2.7 配置被动关节(Passive Joints)

所谓被动关节,就是指现实中不配置电机的关节,也就是不会出现在机器人的Joint State Msg里,以避免MoveIt与JointState出现匹配错误。这里我们的LWR机械臂并没有此类被动关节,所以可以直接跳过。

2.2.8 生成配置文件(Configuration Files)
最后一步,在Configuration Package Save Path里面选择一个保存地址,一般我们把他放在path_to_catkin_ws/src/lwr_moveit_config然后点击Generate Package,这样一个完整的MoveIt Configuration Package就创建好了!先不要急着运行,我们先来看看都生成了哪些东西,还有一些重要的配置参数都是在哪定义的。

三. MoveIt 配置包详解
打开刚刚创建好的lwr_moveit_config文件夹,我们发现有config和launch两个文件夹。3.1 MoveIt! 配置文件先看config,里面有
  • fake_controllers.yaml:这是虚拟控制器配置文件,方便我们在没有实体机器人,甚至没有任何模拟器(如gazebo)开启的情况下也能运行MoveIt。
  • joint_limits.yaml:这里记录了机器人各个关节的位置速度加速度的极限,这些都会被用于以后的规划中。
  • kinematics.yaml:这里就是上一章2.2.4里面设置的东西,用于初始化运动学求解库
  • lwr.srdf:这个是一个重要的MoveIt配置文件,我们将在下一节详解。
  • ompl_planning.yaml:这里是配置OMPL各种算法的各种参数。
3.2 SRDF文件
SRDF是moveit的配置文件,配合URDF使用。打开lwr.srdf,

图片:srdf.png

我们可以看到这是一个xml格式的配置文件,根是robot,并有一个属性值name='lwr'。下面各个项目应该很明显,就是我们刚刚在Setup Assistant里面所设置的东西,包含了组群,位姿,终端控制器,虚拟关节,以及碰撞免测矩阵ACM的定义。理论上,只要有了srdf和urdf,我们就可以完全定义一个机器人moveit信息。

3.3 Launch文件
下面,我们看看launch文件夹,一打开发现有很多文件,瞬间不想看了。。不要急,我们来看看几个重要的文件。


3.3.1 demo.launch
demo是运行的总结点,打开我们可以看到他include了其他的launch文件。其中第14行说,如果有需要,发布静态的tf。比如说,你的机器人基座不在世界坐标的原点,你可以发布一个静态tf来描述机器人在世界坐标中的位置。第17-21行,就是我们发布虚拟机器人状态的地方了,当然,如果你有实体机器人或者有gazebo之类的模拟器,你需要去掉这一部分,有其他相应的节点来发布机器人状态。26-32行运行了另一个moveit重要的节点,move group。


3.3.2 move_group.launch
顾名思义,move group的功能是让一个规划组群动起来。怎么动,那就要做运动规划了,在move_group.launch第24-26行定义了运动规划库的使用,我们可以看到,默认的是使用ompl运动规划库。同样的,如果以后有时间,我会发帖详解如何创建新的运动规划库插件并让moveit使用其他的运动规划算法。其他的都是设置一些基本参数,暂时可以略过。


3.3.3 planning_context.launch
这里我们可以看到,定义了所使用的urdf和srdf文件,以及运动学求解库。不建议手动更改这些,但是如果你需要使用不同的urdf,srdf,可以在这里更改。


3.3.4 setup_assistant.launch
如果你需要更改一些配置,那么可以直接运行
roslaunch lwr_moveit_config setup_assistant.launch
这样就可以基于当前设置做更改,而不是重新设置。


四. 运行MoveIt!

4.1 Launch Demo
现在我们可以来尝试运行moveit了!
roslaunch lwr_moveit_config demo.launch
等待几秒,当看到 All is well! Everyone is happy! You can start planning now! 的时候,就代表启动成功了。我们可以看到一个Rivz窗口,左下角有一个运动规划MotionPlanning模块。

图片:mp_rviz.png


第一个进入视野的就是Planning Library, OMPL。没错,这里告诉你当前用的是OMPL运动规划算法。在中间的下来菜单里面有很多的具体算法,之后你可以尝试不同的算法,看看他们的区别。

4.2 选择目标位姿
如果如上文第二章中设置,你会在rviz主窗口中看到一个互动标记位于机械臂终端位置。移动这个标记到另外一个地方,你可以看到一个橙色的目标位姿(每一次移动标记,就运行了一次逆运动学IK求解过程)。

图片:traget.png

同样的,你也可以在MotionPlanning模块下的Planning子模块写的Query子模块里面设置随机的或者预设的目标位置。



4.3 运动规划终于,到了运动规划的时候了。。在Planning子模块中单击Plan,一个运动轨迹就会出现与Rviz窗口中并循环播放。你可以在Display->MotionPlanning->Planned Path里面设置各种显示参数。

图片:motion1.png



同时,在terminal里面我们可以看到一些输出
[ INFO] [1453481861.884163555]: LBKPIECE1: Attempting to use default projection.
[ INFO] [1453481861.884336258]: LBKPIECE1: Attempting to use default projection.
[ INFO] [1453481861.884489778]: LBKPIECE1: Starting planning with 1 states already in datastructure
[ INFO] [1453481861.884523826]: LBKPIECE1: Attempting to use default projection.
[ INFO] [1453481861.884547702]: LBKPIECE1: Starting planning with 1 states already in datastructure
[ INFO] [1453481861.884564358]: LBKPIECE1: Attempting to use default projection.
[ INFO] [1453481861.884587404]: LBKPIECE1: Starting planning with 1 states already in datastructure
[ INFO] [1453481861.884604829]: LBKPIECE1: Attempting to use default projection.
[ INFO] [1453481861.884626253]: LBKPIECE1: Starting planning with 1 states already in datastructure
[ INFO] [1453481861.905034917]: LBKPIECE1: Created 99 (46 start + 53 goal) states in 88 cells (45 start (45 on boundary) + 43 goal (43 on boundary))
[ INFO] [1453481861.905633020]: LBKPIECE1: Created 87 (33 start + 54 goal) states in 76 cells (31 start (31 on boundary) + 45 goal (45 on boundary))
[ INFO] [1453481861.913846457]: LBKPIECE1: Created 126 (76 start + 50 goal) states in 115 cells (75 start (75 on boundary) + 40 goal (40 on boundary))
[ INFO] [1453481861.914639489]: LBKPIECE1: Created 220 (72 start + 148 goal) states in 201 cells (70 start (70 on boundary) + 131 goal (131 on boundary))
[ INFO] [1453481861.948016518]: ParallelPlan::solve(): Solution found by one or more threads in 0.063719 seconds
我们可以看到,本次运动规划使用了LBKPIECE算法,并且使用了4线程并行规划,规划时间为
0.063719秒。你也可以在OMPL算法里选择其他规划算法比如RRT,RRT-Connect,PRM,EST等等等等。。看看他们之间的轨迹区别和速度区别。

4.4 避障运动规划 Collision Free Motion Planning
上面这个简单的运动规划,环境中并没有障碍物。下面我们来为环境中增加几个物体。创建一个demo.scene文件,将以下代码复制进去(你可以自己设计不同的scene)
(noname)+++++
* obs1.dae
1
mesh
24 12
-0.0315993 0.126397 -0.0315993
-0.0315993 -0.126397 -0.0315993
-0.0315993 0.126397 0.0315993
-0.0315993 -0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 0.0315993
0.0315993 -0.126397 -0.0315993
0.0315993 0.126397 -0.0315993
0.0315993 -0.126397 0.0315993
-0.0315993 -0.126397 0.0315993
0.0315993 -0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 0.0315993
-0.0315993 0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 -0.0315993
0.0315993 -0.126397 -0.0315993
-0.0315993 -0.126397 -0.0315993
-0.0315993 0.126397 -0.0315993
-0.0315993 -0.126397 0.0315993
-0.0315993 -0.126397 -0.0315993
0.0315993 -0.126397 -0.0315993
0.0315993 -0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 -0.0315993
-0.0315993 0.126397 -0.0315993
-0.0315993 0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 0.0315993
0 1 2
1 3 2
4 5 6
4 7 5
8 9 10
11 8 10
12 13 14
12 14 15
16 17 18
19 16 18
20 21 22
20 22 23
0.7 0 0.8
0.706825 0 0 0.707388
0.5 0 0 1
* obs2.dae
1
mesh
24 12
-0.0315993 0.126397 -0.0315993
-0.0315993 -0.126397 -0.0315993
-0.0315993 0.126397 0.0315993
-0.0315993 -0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 0.0315993
0.0315993 -0.126397 -0.0315993
0.0315993 0.126397 -0.0315993
0.0315993 -0.126397 0.0315993
-0.0315993 -0.126397 0.0315993
0.0315993 -0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 0.0315993
-0.0315993 0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 -0.0315993
0.0315993 -0.126397 -0.0315993
-0.0315993 -0.126397 -0.0315993
-0.0315993 0.126397 -0.0315993
-0.0315993 -0.126397 0.0315993
-0.0315993 -0.126397 -0.0315993
0.0315993 -0.126397 -0.0315993
0.0315993 -0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 -0.0315993
-0.0315993 0.126397 -0.0315993
-0.0315993 0.126397 0.0315993
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0 1 2
1 3 2
4 5 6
4 7 5
8 9 10
11 8 10
12 13 14
12 14 15
16 17 18
19 16 18
20 21 22
20 22 23
0.6 0.5 0.8
0.706825 0 0 0.707388
0.5 0 0 1
* obs3.dae
1
mesh
24 12
-0.0315993 0.126397 -0.0315993
-0.0315993 -0.126397 -0.0315993
-0.0315993 0.126397 0.0315993
-0.0315993 -0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 0.0315993
0.0315993 -0.126397 -0.0315993
0.0315993 0.126397 -0.0315993
0.0315993 -0.126397 0.0315993
-0.0315993 -0.126397 0.0315993
0.0315993 -0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 0.0315993
-0.0315993 0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 -0.0315993
0.0315993 -0.126397 -0.0315993
-0.0315993 -0.126397 -0.0315993
-0.0315993 0.126397 -0.0315993
-0.0315993 -0.126397 0.0315993
-0.0315993 -0.126397 -0.0315993
0.0315993 -0.126397 -0.0315993
0.0315993 -0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 -0.0315993
-0.0315993 0.126397 -0.0315993
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0.0315993 0.126397 0.0315993
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1 3 2
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4 7 5
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11 8 10
12 13 14
12 14 15
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19 16 18
20 21 22
20 22 23
0.3 0 0.8
0.999784 0 0 0.0207948
0.5 0 0 1
* table.dae
1
mesh
24 12
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0.420619 -0.0420619 -0.841237
0.420619 0.0420619 -0.841237
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-0.420619 0.0420619 0.841237
-0.420619 -0.0420619 0.841237
0.420619 -0.0420619 0.841237
0.420619 0.0420619 0.841237
0.420619 -0.0420619 -0.841237
-0.420619 -0.0420619 -0.841237
-0.420619 0.0420619 -0.841237
0.420619 0.0420619 -0.841237
-0.420619 -0.0420619 0.841237
-0.420619 -0.0420619 -0.841237
0.420619 -0.0420619 -0.841237
0.420619 -0.0420619 0.841237
0.420619 0.0420619 -0.841237
-0.420619 0.0420619 -0.841237
-0.420619 0.0420619 0.841237
0.420619 0.0420619 0.841237
0 1 2
1 3 2
4 5 6
4 7 5
8 9 10
8 10 11
12 13 14
15 12 14
16 17 18
19 16 18
20 21 22
20 22 23
0.7 0 0.63
0.706825 0 0 0.707388
0 0.5 0.5 1
* target
1
mesh
24 12
-0.0315993 0.126397 -0.0315993
-0.0315993 -0.126397 -0.0315993
-0.0315993 0.126397 0.0315993
-0.0315993 -0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 0.0315993
0.0315993 -0.126397 -0.0315993
0.0315993 0.126397 -0.0315993
0.0315993 -0.126397 0.0315993
-0.0315993 -0.126397 0.0315993
0.0315993 -0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 0.0315993
-0.0315993 0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 -0.0315993
0.0315993 -0.126397 -0.0315993
-0.0315993 -0.126397 -0.0315993
-0.0315993 0.126397 -0.0315993
-0.0315993 -0.126397 0.0315993
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-0.0315993 0.126397 -0.0315993
-0.0315993 0.126397 0.0315993
0.0315993 0.126397 0.0315993
0 1 2
1 3 2
4 5 6
4 7 5
8 9 10
11 8 10
12 13 14
12 14 15
16 17 18
19 16 18
20 21 22
20 22 23
0.6 0.2 0.8
0.706825 0 0 0.707388
0 1 0 1
.

然后在SceneObjects模块中点击ImportFromText,选择刚刚创建的demo.scene文件,一个简单的桌面环境就被导入进了rviz。你可以通过选择各个物体,来调整他们的位置。
回到Context子模块,点击Publish Current Scene,将当前的环境发布出去。
然后再次点击Plan,你会看到一条不同的轨迹,这一轨迹应该绕过所有障碍物并且达到目标位姿。

图片:motion_free2.png

因为OMPL是采样算法,由于其随机采样的特性,每次的路径是不同的,如下图。而且有可能失败。

图片:motion_free.png


接下来可以尝试不同的OMPL算法,不同的目标位姿和不同的环境。来看看MoveIt的鲁棒性如何。


那么,MoveIt!和OMPL的运动规划就差不多讲完了,当然这是很浅显的,与实用性的东西都还有距离。以上都是纯手打,现做的例子,希望有所帮助。接下来该讲什么,你们可以在下面留言,是更深入的讲MoveIt!,还是讲OMPL运动规划算法,还是讲如何模拟具体实例。
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29条回应 只看楼主 最新
roswiki BOSS 2016-01-23 04:15 沙发
支持大神!
风花月伟 初代型 2016-01-23 16:20 板凳
Skye 原型机 2016-01-25 10:41 地板
来膜大神!
海里的猴子 原型机 2016-01-25 12:20 4楼
大神!
寒冬夜行人54 一代型 2016-01-25 13:24 5楼
大神,可以讲一下如何模拟具体实例吗?目前国内有关工业机械臂的motion planning很少,资料十分有限,小弟搞的是工业机械臂的,很苦恼!求大神带我飞!
redefine 金牌作者 2016-01-25 21:48 6楼
寒冬夜行人54:大神,可以讲一下如何模拟具体实例吗?目前国内有关工业机械臂的motion planning很少,资料十分有限,小弟搞的是工业机械臂的,很苦恼!求大神带我飞!回到原帖
讲具体实例有个问题,就是对于不同机械臂平台,硬件接口API不同,没有办法做统一的例子。我最多也就是能在模拟器里做一下实例,比如加入实际传感器,做pick place之类的
寒冬夜行人54 一代型 2016-01-26 09:20 7楼
redefine:讲具体实例有个问题,就是对于不同机械臂平台,硬件接口API不同,没有办法做统一的例子。我最多也就是能在模拟器里做一下实例,比如加入实际传感器,做pick place之类的回到原帖
那就写个ABB或者UR5的吧
redefine 金牌作者 2016-01-27 09:02 8楼
寒冬夜行人54:那就写个ABB或者UR5的吧回到原帖
我这没有ABB和UR5.....用仿真?gazebo?vrep?
具体做什么呢
寒冬夜行人54 一代型 2016-01-27 13:26 9楼
redefine:我这没有ABB和UR5.....用仿真?gazebo?vrep?
具体做什么呢
回到原帖
用仿真的吧,比如在rviz的键面中,让ABB机器人夹一个东西到另一个地方
optmsn 原型机 2016-02-18 08:57 10楼
按照上述过程操作的时候在terminal中出现 ‘未能完全生成package’ 的错误,但是在moveit中显示100%,正在检查中。。。不知道大神遇到过没?
miaomiao 原型机 2016-04-20 18:09 11楼
大神,怎么联系?
itiancai 原型机 2016-04-21 16:56 12楼
你好,楼主。moveit怎么安装,官网上这一部分的安装没有。所以当我运行roslaunch moveit_setup_assistant setup_assistant.launch时不能运行
itiancai 原型机 2016-04-21 18:28 13楼
现在又试了一次感觉非常好。不过的确又失败的情况。另外hand的地方不能选择运动规划,至少现在还不行。
此外我竟然不知道怎么让它停止
redefine 金牌作者 2016-04-26 00:39 14楼
optmsn:按照上述过程操作的时候在terminal中出现 ‘未能完全生成package’ 的错误,但是在moveit中显示100%,正在检查中。。。不知道大神遇到过没?回到原帖
经常遇到,不过package已经完整生成了
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