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鸭脖官网-如何利用MoveIt快速搭建机器人运动规划平台

本文摘要:本文作者qqfly,上海交通大学机器人所博士生,本科毕业于清华大学机械工程系,主要研究方向机械的视觉和运动计划,本文发表了作者微信公众号: Nao(ID:qRobotics ),本网站已获得许可两个月前(机器人ROS |概要篇)说了给自己开孔,写MoveIt,但还没动手。

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本文作者qqfly,上海交通大学机器人所博士生,本科毕业于清华大学机械工程系,主要研究方向机械的视觉和运动计划,本文发表了作者微信公众号: Nao(ID:qRobotics ),本网站已获得许可两个月前(机器人ROS |概要篇)说了给自己开孔,写MoveIt,但还没动手。主要有两个理由:1)这两个月主要写小论文,博士生毕业要看论文,不能用公众号读者的量来分享亲近率。

也许需要谈MoveIt更多的洞,但我没想好该怎么写。主要是机器人的运动计划涉及很多基础内容,所以跳过也不会成为新的坑。一点半又读不完。因此,这次从初学者利用MoveIt如何慢组装机器人运动计划平台来看,展示Big Picture,其他细节等以后有空再慢慢积累吧。

但是可能会形成孔的地方用(孔)表示。MoveIt是什么? 再看一遍视频解释一下吧。

看完视频后,应该给MoveIt一个大致的印象。使用MoveIt官网(moveit.ros.org )的诸说:利用现在最先进设备的移动(坑)操作者机器人软件,整合最先进设备的运动计划、操作者、3D感觉、运动学、控制和导航系统的算法为这方面的开发者获得了非常方便的研发平台。

这个诸说不过是直观的,换句话说有MoveIt=RobotGo的诸说,翻译成中文的话“机器人,回你! ”。因此,MoveIt的主要目的是为了使机器人需要自主运动及其相关技术的软件,其所有模块都是以运动计划的构建为中心而设计的。在此,对其功能模块进行概述。

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运动计划(Motion Planning ) :运动计划的讲义内容已经上了公众号。为了让一个机器人构筑运动计划,需要将机器人抽象为结构空间(C-Space )。MoveIt老板可以完成这些工作。

只需获取机器人URDF模型,即可调用OMPL、SBPL、CHMOP等大型运动计划库(基坑)的计划算法,自动分解机器人的运动轨迹。操作者(Manipulation ) :这是很弱的,因为它现在根据识别的物体分解一系列动作捕捉物体(pick-and-place ),完全不涉及系统、动力学、re-grasp等操作者的问题*3D感觉(Perception ) :这不是说MoveIt整合了物体识别和环境建模等模块,而是说可以利用传感器(坑)收集的信息(点群和深度图像)分解用于碰撞检测的OctoMap OctoMap这个东西很好。实现SLAM的同学必须理解它可以以八叉树的形式响应点云,从而大大减少存储空间。

那看起来和你们玩游戏的minecraft一样。另外,这些3D OctoMap也可以根据贝叶斯标准大幅动态改版。

这样,机器人就可以避开真实世界的障碍物。运动学(Kinematics ) :由于运动学机器人的工作空间和结构空间(C-Space )的同构关系,MoveIt对此也包含在本系统中。

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现在可以反对OpenRave的ikfast (闭塞解法)、Orocos的KDL (数值解法)、Trac_ik (考虑关节无限大的数值解法)、基于service的解法(用户自定义)等各种运动学解法。(坑) *碰撞检测(Collision Checking ) :碰撞检测是运动计划的许多课题,如果基于使用的计划算法,必须对每个采样点判别有效性,届时必须展开碰撞检测。因此,运动计划必须获得高效的碰撞检测算法。

幸运的是,香港城市大学的潘佳大神可以写FCL(Flexible Collision Library ),非常慢地构建各种几何体(3D补丁、OctoMap、基本几何体)的碰撞检测。(这不是坑,需要方便使用,今后有机会说。真的潘大神看朋友圈,班门不做斧头。

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