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基于ROS平台的六自由度机械臂运动规划_孟韶南
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你可能喜欢机器人博士支招：初学者如何用MoveIt快速搭建机器人运动规划平台？ - 机器人网
MoveIt = RobotGo，翻译成中文就是“机器人，走你！”所以，MoveIt的主要就是一款致力于让机器人能够自主运动及其相关技术的软件，它的所有模块都是围绕着运动规划的实现而设计的。
两个月前给自己挖了个坑，说要写写MoveIt，但一直没动手。主要有两个原因：
1）这两个月主要在写小论文，毕竟博士生要毕业还得看论文，不能靠公众号阅读量分享率；
2）直接讲MoveIt似乎需要挖更多坑，一直没想好怎么写比较好。
主要是因为机器人运动规划涉及太多基础内容，如果跳过不讲就会变成新坑；一时半会又没法讲完。
所以，这次就从初学者如何利用MoveIt快速搭建机器人运动规划平台来讲吧，先展示Big Picture，其他细节内容以后有空再慢慢填。但可能会坑的地方我会用（坑）标注出来。
什么是MoveIt
先看个视频介绍吧：
看完视频，大家应该对MoveIt有一个大概的印象了。用MoveIt官网（moveit.ros.org）的说法：
它是目前最先进的移动（坑）操作机器人软件，整合了最先进的运动规划、操作、3D感知、运动学、控制与导航算法。为这方面的开发人员提供了一个十分便利的开发平台。
这个说法不太直观，换个说法就是MoveIt = RobotGo，翻译成中文就是“机器人，走你！”
所以，MoveIt的主要就是一款致力于让机器人能够自主运动及其相关技术的软件，它的所有模块都是围绕着运动规划的实现而设计的。
下面大概介绍下它的一些功能模块。
运动规划（Motion Planning）：运动规划的介绍内容之前公众号已经发过了，要让一个机器人实现运动规划，需要先将机器人抽象到构形空间（C-Space）。MoveIt就可以帮大家把这些工作给做了，只需提供机器人URDF模型，就可以调用几大运动规划库（坑）的规划算法（如OMPL，SBPL，CHMOP），自动生成机器人运动轨迹。
操作（Manipulation）：这个目前还比较弱，就是根据识别的物体生成一系列动作抓取物体（pick-and-place），不涉及任何反馈、动力学、re-grasp等操作问题，所以我一般都不用这个模块。
3D感知（Perception）：这个并不是说MoveIt整合了物体识别、环境建模等模块，而是它可以利用传感器（坑）采集的信息（点云或深度图像）生成用于碰撞检测的OctoMap。OctoMap这个东西挺好的，做SLAM的同学应该了解，它就是以八叉树形式表示点云，可以大大降低存储空间，它看起来就跟你们玩的minecraft差不多。同时，这些3D OctoMap也可以依据贝叶斯准则不断实时更新。这样，机器人就可以避开真实世界的障碍物了。
运动学（Kinematics）：运动学机器人工作空间与构形空间（C-Space）的映射关系，所以MoveIt就它也包括在自己系统内。目前它可以支持多种运动学求解器，如OpenRave的ikfast（封闭解）、Orocos的KDL（数值解）、Trac_ik（考虑关节极限的数值解）、基于service的求解器（用户自己定义）。（坑）
碰撞检测（Collision Checking）：碰撞检测是运动规划的一大难题，如果采用基于采用的规划算法，那么我们需要对每个采样点做有效性判断，这时候就需要进行碰撞检测。所以，运动规划需要提供一个高效的碰撞检测算法。幸好，香港城市大学的潘佳大神写了个FCL（Flexible Collision Library），可以非常快速地实现各种几何体（3D面片、OctoMap、基本几何体）的碰撞检测。（这个不是坑，直接用很好用，但以后有机会可以好好说说，反正潘大神不会看朋友圈，不至于班门弄斧）。
轨迹插值（Trajectory Processing）：由于大多数规划器只能返回一系列路径点，MoveIt可以根据机器人的控制参数（速度、加速度限制等）重新处理路径，生成一条带有时间戳、位置、速度、加速度信息的完整轨迹。
控制（Controll）：这个其实不能算控制，只是一个机器人控制接口问题。由于不同机器人的控制接口都不一样，开发者只需简单修改配置文件，就可以让MoveIt发布出机器人相应的控制指令（只是修改action名字而已）。
导航（Navigation）：这是个大坑，MoveIt虽然原理上可以进行移动机器人的导航，但是它没提供针对移动机器人的规划器。也就是说目前它的Navigation功能是不能直接使用的（自己写规划器和碰撞检测已经超出初学者的要求了）。
交互（Interaction）：MoveIt给开发者提供了三种方式交互方式，Rviz图形界面（直观）、Python（快速编程）、C++（丰富的高级功能）。
目前而言，MoveIt还只是一个针对机械臂运动规划问题的软件平台，暂时还不是适合用在Navigation、manipulation、control、perception等领域。
为什么选择MoveIt
其实，要做运动规划可以用很多方法：自己写、OMPL、OpenRave等。我个人认为选择MoveIt大概有三个原因：
__- 对初学者很友好 __
前面我们已经知道，要想自己从头建立一个运动规划的软件平台需要花费非常多力气：运动学正逆解、碰撞检测算法、环境识别、规划算法，任何一点都是需要一段不短的时间积累才可能亲手实现的。初学者可能一开始就被这些次要问题打退了。
自己写：对初学者简直是灾难，尤其是没人带的情况；
OMPL：完全没有机器人的概念，需要用户自己集成运动学、碰撞检测算法，它的官方文档也不涉及如何利用OMPL做机器人的运动规划问题；
OpenRave：虽然OpenRave已经有自己的一套机器人描述方法，但是它的文档不太友好。
用MoveIt的话，初学者只需准备机器人的模型，跟着教程走，便可以在半小时内实现仿真环境中的机器人运动规划演示。
__- 方便研究 __
这个应该是更重要的因素。运动规划由很多子问题构成，每个子问题都可以成为一个研究点。MoveIt几乎所有组件都是以Plugin的形式工作的，也就是说我们可以随时更换它的任一模块。目前它支持以下组件的修改：
运动学求解器
规划算法 同时OMPL自身也支持用户自己编写规划器
规划器初始化方法
控制器接口
传感器接口
规划器的采样算法
碰撞检测算法
OctoMap更新算法
如果是做这些课题研究的人，完全可以先用MoveIt建立一个环境，之后修改相应Plugin，换成自己的算法。这样可以让我们将侧重点放在主要矛盾上。
- 活跃的社群
这点其实就是ROS相对于其他机器人开发平台的优点。MoveIt依托于ROS，也拥有很高的人气（去年的调研结果看，MoveIt是ROS中使用度排名第三的package）。
活跃的社群对于学习是大有裨益的：
①遇到问题很容易问到能解决的人，刚开始MoveIt还没出文档，我就是靠着MoveIt的mail lists入门的；
②网站、教程、代码维护更新很好，MoveIt刚推出时，总是有一大堆Bug，现在才过几年，已经非常好用了，官方教程也已经非常人性化了。
怎么样使用MoveIt
要用MoveIt控制机器人大概分为以下几步：
建立机器人URDF模型（必须）
建立机器人ROS驱动
生成MoveIt配置文件（必须）
修改MoveIt配置文件与launch文件
机器人，走你！（必须）
其中，上面未标明“（必须）”字样的只有在使用实际机器人时才需要。初学者如果只想在仿真里看看的话，可以先跳过。
__- 建立机器人URDF模型（必须） __
URDF（Unified Robot Description Format）是ROS中使用的一种机器人描述文件，它以HTML的形式定义一个机器人。包含的内容有：连杆、关节名称，运动学参数、动力学参数、可视化模型、碰撞检测模型等。
后续碰撞检测、运动学求解、规划等都依赖于URDF文件。
那么，要如何建立URDF文件呢？如果你用的是单臂、串联机器人，并且你本人没有强迫症的话，可以使用ROS官方发布的sw_urdf_exporter，它可以帮你从SolidWorks中导出URDF文件。
但如果不幸你使用的是双臂（双臂机器人用这个插件经常出问题）或者非并联机器人（需要自己用mimic-joint改成串联形式），又或者你有强迫症（想要尽量简洁、漂亮的模型）的话，可以考虑自己手写URDF或者xacro文件（坑）。
这点我就不具体说了，简单写几个要点：
多臂用xacro来减少工作量；
坐标系设置尽量满足所有关节为0°时候，所有坐标系同姿态（这样可以避免引入pi）；
如果想要有颜色的模型，可以自己生成每个零件的dae模型，而不使用stl模型；
可视化模型采用漂亮、精细的模型，碰撞模型可以使用简化的模型。
__- 建立机器人ROS驱动 __
如果你不用真实机器人，这步可以先跳过。
机器人的ROS驱动并没有什么标准的格式或者规定。对于MoveIt而言，只要求你有个ROS node，它有两个功能：
__1）发布关节角度/joint_states __
如果连接实际机器人，MoveIt需要从机器人当前状态开始规划，因此这个ROS驱动需要能够实时获取机器人的各关节信息（如角度），并用过/joint_states消息发布；
__2）接收规划结果，并下发给机器人 __
由于MoveIt规划的结果会以一个action的形式发布，所以我们的ROS驱动就应该提供一个action server，这个功能就是接收规划结果，下发给机器人，并反馈执行情况。action的类型是control_msgs/FollowJointTrajectory。 具体action的写法可以参照ROS官网（坑）。
简单而言，一个action有五个部分：
action_name/goal：这个就是规划的路径，我们需要接收这个路径，并将所有路径点解析成机器人控制器可以识别的形式，之后下发给机器人，必须要有；
action_name/cancel：这个指令可以随时中断正在执行的动作，但并不是必须的功能；
action_name/feedback：这个是实时反馈执行状态，最简单的就是将机器人当前关节角度等信息反馈回去，非必须；
action_name/status：这个用于显示机器人状态，如正在执行动作、等待、执行结束等待，非必须；
action_name/result：这个就是在动作执行完之后给MoveIt反馈一个执行结果，这个是必须要有的，当然，为了简单，可以已接收到goal就反馈执行成功。
这部分在MoveIt部分是看不到文档的，所以也是阻碍初学者使用MoveIt控制自己机器人的最大问题之一。但是了解了它的机理之后，就比较简单了。 如果你是第一次使用MoveIt，极力推荐你先试试UR、Baxter等已经写好这部分驱动的机器人。
- 生成MoveIt配置文件（必须）
这个利用MoveIt的setup assistant界面，按照教程很容易就能配置好。
这步做完，就可以直接在仿真里面看运动规划效果了。这是我觉得MoveIt对初学者最友善的地方，不用写一行代码就可以看到运动规划。
__- 标定相机 __
这个主要涉及相机模型与AX=XB求解问题，不多赘述。 这步就是为了让机器人知道摄像头放在机器人的哪个位置。大家可以看看我实验室师弟写的自动标定演示：
一个launch文件就能完成标定，不知比我当年写的手动标定方法高多少。这个标定程序我们之后可能会开源出来。如果有机会我也会顺便讲讲它的原理（坑）。
__- 修改MoveIt配置文件与launch文件 __
因为前面生成的文件都是针对虚拟机器人的，如果需要连接实际机器人，需要修改一些配置文件，我可能记不太清具体要修改几个文件了，请以官方教程为主：
controllers.yaml：这个就是要根据你的ROS驱动中的action来修改，MoveIt可以根据这个配置文件发布出与机器人驱动相匹配的action。简单地说，就是action的名字、类型、关节名字几个信息。
robot_moveit_controller_manager.launch：这个额外新增，就是在不适用fake controller的时候能找到上述controller.yaml文件，发布出正确的action类型。
sensors.yaml：这个需要额外增加，它主要定义了点云的消息名称、OctoMap属性等。
moveit_sensor_manager.launch：同样的，增加传感器配置文件后，我们也需要在launch文件中增加对配置文件的读取。
其他（可选）：industrial_robot_simulator、warehouse、joystick、规划器、规划算法库……
机器人，走你！（必须）
上述内容完成后，就可以Enjoy Yourself了，无论是Rviz, Python 还是C++，都可以用来进行运动规划，如果连接了真实机器人，那么也可以在实际机器人上完成运动规划。
虽然写了这么多，但感觉还是没写清楚，最后随便列点之前大家在后台问过的比较多的问题：
__- 什么机器人能用MoveIt __
MoveIt其实跟机器人关系不大，只要你有URDF文件，能接受控制指令，那么就能用MoveIt，移动机器人的话也可以，只是MoveIt现在没有针对Navigation做规划器。
__- 怎么用MoveIt做移动机器人3D Navigation __
相对于传统Navigation包，MoveIt中可以做3D的碰撞检测，但是它尚未加入适合移动平台的规划算法。大概做法如下：
修改FCL，开放出碰撞检测函数（最新版本好像已经可以直接调用了）；
写一个规划器：最简单的就是自己写一个A*或Dijkstra，也可以想办法将SBPL用起来（我没在移动机器人上试过），这样就可以进行全局规划了；
写一个action server，接受规划结果，同时将其转换成Navigation包的gloal_planner相同格式，利用Navigation的local_planner完成路径跟踪；当然，这一步也可以自己写local_planner。
__- 怎么用MoveIt做飞行器或潜艇的路径规划 __
这个与上个问题类似，MoveIt没有针对刚体的规划算法，如果可以接受RRT的规划结果，那么理论上讲是可以直接使用的。
__- 如何在MoveIt上使用自己的规划算法 __
我只尝试过先在OMPL中写自己的规划器，之后通过修改moveit_planner中的ompl_interface，将自己的规划器用到MoveIt中； 如果是非Sampling-based方法，那就要去看看MoveIt的Plugin怎么改了，这部分我没经验。
__- 如何学习MoveIt __
学ROS基本概念：三种消息机制等；
学教程：按照官网教程走一遍；
遇到问题，先在ROS问答区或MoveIt的mail lists搜索是否有同类问题，如没有，则自己在上述平台提问； （至此， 你已经会用MoveIt了，但用得效果肯定不好）
看MoveIt各部分API，阐释其高级功能；
根据自己需要，修改部分源码（例如开放出FCL的各种功能），之后再MoveIt官方github上提出修改源码请求（PR）； （至此，你已经掌握了MoveIt这个工具，可以充分发挥MoveIt的功能）
根据自己的研究内容，写自己的Plugin，充分发掘MoveIt的潜力；
如果效果好，那么在IROS/ICRA发paper，会议中找MoveIt的作者们聊天，回家后到github上将自己的代码开源，并PR到MoveIt上。
机器人，走你！
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，主要研究方向机器视觉与运动规划，本文首发作者微信公众号：Nao(ID：qRobotics)。
本文来源于雷锋网君，已阅读到文档的结尾了呢~~
基于ROS平台的六自由度机械臂运动规划
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课题组博士生熊俊峰获京东2017 JRC X机器人挑战赛总决赛银奖
作者：自主机器人课题组
　　　　&团队合影&　　&　　赛后合影　　&　　aging 机器人平台&　　&　　aging机器人平台在比赛中&　　3月24至25日，在京东2017 JRC X机器人挑战赛总决赛中，由中国科学院沈阳自动化研究所熊俊峰、贺凯、李建伟、王聪、刘玉、胡茂邦组成的SIA FreeDream团队发挥出色，获得银奖。&　　据悉，这12支队伍是从全国81所高校经过层层选拔而来。在决赛中，12支团队可选择针对智慧物流的中心环节——无人仓内码垛和分拣两项作业其中的一项进行机器人演示。SIA FreeDream团队硬件上采用双轮移动平台为载体，搭载6自由度超轻型机械臂，4自由度多指灵巧手，Kinect RGBD相机和单线激光雷达，组成了具备工作空间内任意位姿可达，全局SLAM和全局视觉目标搜索的移动机器人平台，软件上基于ROS开源机器人操作系统，实现了RGBD相机环境三维PCL建模，激光雷达SLAM自主路径规划与导航，YOLO视觉深度学习与目标识别，Moveit OMPL与Jacobi运动学正反解组合分段路径规划，并且自研了支持ROS的8*8阵列Tactile触觉传感器，初步实现了易碎物品的柔性抓取。&　　基于以上软硬件平台，团队参与了移动分拣组的比赛。在比赛中，aging机器人平台表现出了较强的环境适应性，整个比赛中不需安装磁条、导轨以及任何物理标记；平台串联6自由度机械臂可灵活避障，进入狭小或复杂空间，末端灵巧手可实现对环境中多种目标、不同姿态目标的操作或柔性抓取。此外，该平台具备较大的自主性，可自主进行路径规划、导航，动态壁障；可对多种目标进行训练、识别，进而完成抓取作业。该系统也具备末端实时6维力反馈，可以更好保护机器人本体和操作对象及操作人员。机器人平台稳定、精准、流畅、全自主地一次性实现了所有目标抓取，获得评委好评。&　　事实上，从去年10月京东宣布启动X机器人挑战赛后，京东智慧物流随即亮相，京东无人车、无人机以及无人仓中智能化产品也在“双11”前悉数登台。京东此前表示，未来智慧物流中心里，从商品入库、存储到拣货、包装、分拣、装车的环节都将由机器人完成。X机器人挑战赛自2016年10月开赛以来，在全国七大城市、十所重点高校进行了巡讲，来自81所高校的185份作品经过初赛、复赛的激烈角逐，最终12支团队进入决赛。大赛共评出金奖一项，银奖一项，铜奖一项，专项奖若干。该赛事获得了京东官方微博，爱奇艺，乐视网，央广网，环球网，企鹅，百家号，搜狐公众，UC等众多媒体的报道，具有广泛的社会影响力&。
& 2017 - 中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室 自主机器人课题组 版权所有基于多自由度工业机械臂的避障路径规划技术的研究--《江南大学》2012年硕士论文
基于多自由度工业机械臂的避障路径规划技术的研究
【摘要】：机器人是整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。本文根据项目需求以研发多自由度工业机械臂为目标，此机械臂可以在示教模式下完成指定的动作。本文就机械臂避障与路径规划研究过程中遇到的关键技术做了如下讨论：
（1）首先，本文调研了目前国内外工业机械臂避障路径规划发展状况的基础上，结合实际项目，在满足课题需求情况下，以研究六自由度工业机械臂避障路径规划技术为目标。
（2）利用D-H方法建立了多自由度工业机械臂的运动学模型，并分析了运动学正问题与逆问题，着重对逆问题中多解、逆解的求解方法等进行了分析；机械臂动力学问题同样包括正问题和逆问题，本文从实时控制、动力学模型、最优控制以及良好的动态性能和最优指标几个方面对机械臂的动力学中的问题进行了阐述。
（3）随着研究的不断深入，发现路径规划中的中间点的设置和避障过程中碰撞点的预判都涉及到机械臂末端控制器的工作空间、奇异性等相关技术难点。为了深入地进行路径规划、避障和运动控制的研究，本文对机械臂的工作空间、奇异点等进行了讨论。
（4）无奇异路径规划是指如何在执行任务时规划出避开奇异区域的路径。本文提出了改进算法，该算法在保留牛顿迭代法自身优点的同时，又克服牛顿迭代法不能解决路径点中存在奇异点的缺点，引入另一种新的路径规划的算法—关节坐标规划法，改进算法可以有效的解决路径规划中奇异性的问题。
（5）为了提高机械臂规划轨迹的平滑性，保证加速度、速度的平滑，减少了对电机的冲击伤害，有效降低轨迹跟踪误差。本文从2个方面对平滑避障路径规划进行研究：首先结合遗传算法和B-spline曲线生成算法，产生出连续、平滑的避障曲线；同时考虑到基于机械臂关节运动速度和加速度约束，保证关节在起始点、终点的位姿和目标位姿吻合，且每段线段的位置、速度、加速度均为连续平滑连接。将运动学约束转化为B-spline曲线控制顶点约束，利用代价函数的对控制点求最小值进行寻优，从而规划出具有运动时间约束的最优平滑轨迹。同时设计了结合T-S模糊模型与变结构控制的控制器，使得机械臂的位置、速度等状态变量跟踪给定的理想轨迹。
【关键词】：
【学位授予单位】：江南大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：TP242【目录】：
摘要3-4Abstract4-8第一章 绪论8-14 1.1 课题的来源、目的和意义8-9 1.2 机械臂发展现状与趋势9-10 1.3 国内外避障路径规划发展现状10-12 1.4 论文的主要研究内容的安排12-14第二章 多自由度工业机械臂的运动学分析14-26 2.1 引言14 2.2 准备知识14-18
2.2.1 雅可比矩阵15-17
2.2.2 数值解与解析解17-18 2.3 机械臂建模18-21
2.3.1 三维空间位姿描述18-19
2.3.2 齐次坐标变换19-21 2.4 正运动学研究21-22 2.5 逆运动学研究22-25 2.6 小结25-26第三章 多自由度工业机械臂的动力学分析26-38 3.1 引言26 3.2 基于拉格朗日的动力学分析26-34
3.2.1 基本概念及原理27-30
3.2.2 雅可比矩阵30-32
3.2.3 机械臂的静力学32-33
3.2.4 机械臂的动力学33-34
3.2.5 Lagrange 动力学34 3.3 多自由度机械臂的动力学分析34-37 3.4 小结37-38第四章 多自由度工业机械臂的机械特性38-46 4.1 引言38 4.2 机构工作空间的描述38-41
4.2.1 理论依据38
4.2.2 工作空间的定义38-39
4.2.3 工作空间的描述39-41 4.3 机构的奇异性分析41-44
4.3.1 奇异点的分析41-43
4.3.2 修正 D H运动学模型43-44 4.4 小结44-46第五章 多自由度工业机械臂的无奇异路径规划46-54 5.1 六自由度机械臂路径规划中的奇异性分析46-48 5.2 无奇异路径规划算法48-53
5.2.1 非奇异路径规划48
5.2.2 关节坐标规划法48-49
5.2.3 算法分析49-51
5.2.4 仿真实验51-53 5.3 小结53-54第六章 多自由度工业机械臂的平滑避障路径规划54-72 6.1 引言54 6.2 B-spline 曲线介绍54 6.3 基于遗传算法和 B-spline 曲线的平滑避障路径规划的研究54-63
6.3.1 平滑避障路径规划54-55
6.3.2 B-spline 曲线55
6.3.3 碰撞侦测55-58
6.3.4 遗传算法58-60
6.3.5 实验与仿真60-62
6.3.6 结论62-63 6.4 曲率、速度、加速度等限制条件下的平滑避障63-70
6.4.1 问题描述63
6.4.2 运动学约束简化63-65
6.4.3 约束最佳化连续轨迹构造65-66
6.4.4 实验结果66-70
6.4.5 结论70 6.5 小结70-72第七章 多自由度工业机械臂的轨迹跟踪控制72-80 7.1 前言72 7.2 动力学模型分析72-73 7.3 问题描述73 7.4 模糊变结构控制器的设计73-75
7.4.1 T-S 模糊建模73-74
7.4.2 控制器的设计74
7.4.3 方法的敛散性74-75 7.5 实验与仿真75-78 7.6 结论78-80第八章 总结与展望80-82 8.1 论文总结80-81 8.2 展望81-82致谢82-84参考文献84-88附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文88
欢迎：、、)
支持CAJ、PDF文件格式
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