moveit规划绕路问题



上面的是机械臂通过笛卡尔空间运动,向下运动30cm,虽然最终的flan坐标是成功到达目标点了,但这个腰扭的让人心跳加速,气血上涌。二、找原因为什么路径和姿态那么奇怪,小鱼一开始以为是姿态问题,毕竟用的求解器是kdl,后来换了ikfast头也不正常,于是问题就来到了路径的头上,moveit默认的路径搜索使用的是ompl开源库,http://ompl.kavrakilab.org/。

OMPL集成了很多路径搜索算法,比如常见的RRT、RRTStar、PRM、EST、SBL、 KPIECE、SyCLOP等,虽然都可以进行路径搜索,但并不能保证最终搜索出来的路径是我们想要的那种,比如这里小鱼让机械臂向下移30cm,结果机械臂饶了一圈。

将ompl支持的算法常用的都测试了下,可能因为参数调的不够好,最终效果都不太满意,我们该如何解决?

三、kill它

Moveit除了支持直接运动到某一个点,还支持指定轨迹的运动,给定多个过路点,然后调用moveit的接口计算出一个路径。这里给的解决方案就是我们来生成路点来进行运动。

两点之间,直线最短。两点之间插值的算法有很多,简单起见,我们就采用直线插补,因为这里小鱼是从当前点向下运动30cm,所以姿态是不存在变化的,姿态的变化也有相应的插值算法,比如球面线性插值(Spherical linear interpolation,通常简称Slerp)。

让我们看看前后的Moveit代码对比:

首先是普通的笛卡尔空间运动

/**
 * @brief 笛卡尔空间运动
 *
 * @param move_group_interface
 * @param target_pose
 * @return true
 * @return false
 */
bool c
### 设置或优化 MoveIt 规划时间参数 #### 配置文件修改 为了设置或优化MoveIt路径规划的时间参数,可以通过编辑配置文件来进行。这些配置文件通常位于`<robot_moveit_config>/config`目录下。具体来说,可以调整`ompl_planning.yaml`文件中的参数以影响规划时间和性能[^1]。 ```yaml # Example of OMPL planning configuration snippet group_name: planner_configs: - SBLkConfigDefault - PRMstarkConfigDefault default_planner_request: planner_id: RRTConnectkConfigDefault num_planning_attempts: 80 allowed_planning_time: 5.0 ``` 上述代码片段展示了如何设定默认使用的规划器以及允许的最大规划时间为5秒。通过增加`allowed_planning_time`的值可延长规划过程所花费的时间,这可能有助于提高找到更优的概率,但也可能导致整体效率下降。减少此数值则相反,可能会加快响应速度但牺牲了的质量。 #### 使用STOMP进行轨迹优化 除了基本的OMPL规划外,还可以利用像STOMP这样的高级规划工具来进一步微调轨迹特性。STOMP能够基于随机梯度下降方法迭代改进初始猜测得到平滑且高效的运动方案。对于希望精细化控制整个动作流程的应用场合尤为适用[^2]。 当采用STOMP作为规划组件时,用户可以在其专属配置项内指定更多关于时间轴的信息: ```yaml # STOMP specific settings example stomp_interface: max_num_iterations: 300 cost_per_second_weight: 0.1 collision_cost_weight: 10.0 goal_tolerance: 0.01 ``` 这里定义了最大迭代次数(`max_num_iterations`)、每单位时间内成本权重(`cost_per_second_weight`)以及其他因素的影响程度。适当调节这些系数可以帮助平衡计算资源消耗同最终效果之间的关系。 #### 动态重规划机制 考虑到实际环境中可能存在动态变化的情况,有时单纯依靠一次性的长时间规划并不总是最优选择。因此引入了一种称为“在线重规划”的概念——即让系统能够在执行过程中持续监测环境并适时重新评估当前路线是否仍然有效。这种做法不仅提高了灵活性也增强了系统的鲁棒性[^4]。 ```cpp // C++ API call to trigger replan during execution move_group->asyncExecute(); if (needReplanConditionMet()) { move_group->stop(); // Stop current motion if necessary before replanning. move_group->setStartStateToCurrentState(); move_group->computeCartesianPath(...); } ``` 这段伪代码说明了怎样借助C++接口实现实时监控与即时反应的功能组合。每当检测到需要更新现有计划的情形发生时(比如新出现了障碍物),就立即停止正在进行的动作并将最新状态设为新的起始点,随后再次启动新一轮的路径搜索工作。
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