越疆魔术师DEBOT(magician)机械臂ROS、MoveIt!和Gazebo功能包与ROS-I教程(melodic)

本文详细介绍了一款基于ROS的工业机器人仿真与控制系统,支持Ubuntu16.04+ROSKinetic及Ubuntu18.04+ROSMelodic。文章提供了从硬件配置、软件安装到实际操作的一系列教程,包括Gazebo仿真、rviz规划以及MoveIt!的使用,适合初学者快速入门。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


原文地址:https://blog.youkuaiyun.com/qq_42145185/article/details/93501741


喜欢DEBOT的小伙伴,现在可以仿真玩耍机械臂啦,如果已经购买可以配合一起玩耍起来。

支持 Ubuntu 16.04 + ROS KineticUbuntu 18.04 + ROS Melodic。

不论是经典版本ROS1K还是最新版本ROS1M都完美支持!

效果如下,更多功能还在继续开发中,下载地址参考本文第一行:

roslaunch magician_description gazebo.launch

Gazebo初始

roslaunch magician_moveit_config moveit_planning_execution.launch

rviz初始

动起来~

rviz规划

rviz+Gazebo同步执行:

rviz--->Gazebo

更多功能参考和学习源码~

.
├── magician_background
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── include
│   │   └── magician_background
│   │       └── magician_teleop_background.h
│   ├── launch
│   │   └── magician_background.launch
│   ├── package.xml
│   ├── script
│   │   └── magician_panel.py
│   └── src
│       └── magician_teleop_background.cpp
├── magician_description
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── config
│   │   ├── gazebo_ros_control.yaml
│   │   ├── joint_state_controller.yaml
│   │   └── magician_arm_controller.yaml
│   ├── launch
│   │   ├── display.launch
│   │   └── gazebo.launch
│   ├── meshes
│   │   ├── magician_base.STL
│   │   ├── magician_base_surface.STL
│   │   ├── magician_link1.STL
│   │   ├── magician_link2.STL
│   │   ├── magician_link2_surface.STL
│   │   ├── magician_link3.STL
│   │   ├── magician_link3_surface.STL
│   │   ├── magician_link4.STL
│   │   └── magician_servos.STL
│   ├── package.xml
│   ├── urdf
│   │   ├── magician.gazebo
│   │   ├── magician_ikfast.urdf
│   │   ├── magician_open_chain.urdf.xacro
│   │   ├── magician_transmission.xacro
│   │   ├── magician.urdf
│   │   ├── magician.urdf.xacro
│   │   └── materials.xacro
│   └── urdf.rviz
├── magician_hardware
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── config
│   │   ├── joint_state_controller.yaml
│   │   └── magician_arm_controller.yaml
│   ├── include
│   │   └── magician_hardware
│   │       ├── magician_device.h
│   │       └── magician_hardware_interface.h
│   ├── launch
│   │   └── magician_bringup.launch
│   ├── lib
│   │   ├── DobotDll_x64
│   │   │   ├── dobotdll_global.h
│   │   │   ├── DobotDll.h
│   │   │   ├── DobotType.h
│   │   │   ├── libDobotDll.so -> libDobotDll.so.1.0.0
│   │   │   ├── libDobotDll.so.1 -> libDobotDll.so.1.0.0
│   │   │   ├── libDobotDll.so.1.0 -> libDobotDll.so.1.0.0
│   │   │   ├── libDobotDll.so.1.0.0
│   │   │   ├── libicudata.so.53
│   │   │   ├── libicudata.so.53.1
│   │   │   ├── libicudata.so.56
│   │   │   ├── libicudata.so.56.1
│   │   │   ├── libicui18n.so.53
│   │   │   ├── libicui18n.so.53.1
│   │   │   ├── libicui18n.so.56
│   │   │   ├── libicui18n.so.56.1
│   │   │   ├── libicuuc.so.53
│   │   │   ├── libicuuc.so.53.1
│   │   │   ├── libicuuc.so.56
│   │   │   ├── libicuuc.so.56.1
│   │   │   ├── libQt5Core.la
│   │   │   ├── libQt5Core.prl
│   │   │   ├── libQt5Core.so
│   │   │   ├── libQt5Core.so.5
│   │   │   ├── libQt5Core.so.5.4 -> libQt5Core.so.5.4.0
│   │   │   ├── libQt5Core.so.5.4.0
│   │   │   ├── libQt5Core.so.5.6
│   │   │   ├── libQt5Core.so.5.6.0
│   │   │   ├── libQt5Network.la
│   │   │   ├── libQt5Network.prl
│   │   │   ├── libQt5Network.so
│   │   │   ├── libQt5Network.so.5
│   │   │   ├── libQt5Network.so.5.4 -> libQt5Network.so.5.4.0
│   │   │   ├── libQt5Network.so.5.4.0
│   │   │   ├── libQt5Network.so.5.6
│   │   │   ├── libQt5Network.so.5.6.0
│   │   │   ├── libQt5SerialPort.la
│   │   │   ├── libQt5SerialPort.prl
│   │   │   ├── libQt5SerialPort.so
│   │   │   ├── libQt5SerialPort.so.5
│   │   │   ├── libQt5SerialPort.so.5.4
│   │   │   ├── libQt5SerialPort.so.5.4.0
│   │   │   ├── libQt5SerialPort.so.5.6
│   │   │   └── libQt5SerialPort.so.5.6.0
│   │   └── DobotDll_x86
│   │       ├── dobotdll_global.h
│   │       ├── DobotDll.h
│   │       ├── DobotType.h
│   │       ├── libDobotDll.so -> libDobotDll.so.1.0.0
│   │       ├── libDobotDll.so.1 -> libDobotDll.so.1.0.0
│   │       ├── libDobotDll.so.1.0 -> libDobotDll.so.1.0.0
│   │       ├── libDobotDll.so.1.0.0
│   │       ├── libicudata.so.53 -> libicudata.so.53.1
│   │       ├── libicudata.so.53.1
│   │       ├── libicui18n.so.53 -> libicui18n.so.53.1
│   │       ├── libicui18n.so.53.1
│   │       ├── libicuuc.so.53 -> libicuuc.so.53.1
│   │       ├── libicuuc.so.53.1
│   │       ├── libQt5Core.so -> libQt5Core.so.5.4.0
│   │       ├── libQt5Core.so.5 -> libQt5Core.so.5.4.0
│   │       ├── libQt5Core.so.5.4 -> libQt5Core.so.5.4.0
│   │       ├── libQt5Core.so.5.4.0
│   │       ├── libQt5Network.so -> libQt5Network.so.5.4.0
│   │       ├── libQt5Network.so.5 -> libQt5Network.so.5.4.0
│   │       ├── libQt5Network.so.5.4 -> libQt5Network.so.5.4.0
│   │       ├── libQt5Network.so.5.4.0
│   │       ├── libQt5SerialPort.so -> libQt5SerialPort.so.5.4.0
│   │       ├── libQt5SerialPort.so.5 -> libQt5SerialPort.so.5.4.0
│   │       ├── libQt5SerialPort.so.5.4 -> libQt5SerialPort.so.5.4.0
│   │       └── libQt5SerialPort.so.5.4.0
│   ├── package.xml
│   └── src
│       ├── magician_device.cpp
│       ├── magician_hardware_interface.cpp
│       └── magician_hardware_node.cpp
├── magician_kinematics
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── include
│   │   └── magician_kinematics
│   │       └── magician_kinematics_end_adapter.h
│   ├── package.xml
│   └── src
│       └── magician_kinematics_end_adapter.cpp
├── magician_moveit_config
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── config
│   │   ├── chomp_planning.yaml
│   │   ├── fake_controllers.yaml
│   │   ├── joint_limits.yaml
│   │   ├── kinematics.yaml
│   │   ├── magician.srdf
│   │   ├── ompl_planning.yaml
│   │   ├── ros_controllers.yaml
│   │   └── sensors_3d.yaml
│   ├── launch
│   │   ├── chomp_planning_pipeline.launch.xml
│   │   ├── default_warehouse_db.launch
│   │   ├── demo_gazebo.launch
│   │   ├── demo.launch
│   │   ├── fake_moveit_controller_manager.launch.xml
│   │   ├── gazebo.launch
│   │   ├── joystick_control.launch
│   │   ├── magician_moveit_controller_manager.launch.xml
│   │   ├── magician_moveit_sensor_manager.launch.xml
│   │   ├── move_group.launch
│   │   ├── moveit_planning_execution.launch
│   │   ├── moveit.rviz
│   │   ├── moveit_rviz.launch
│   │   ├── ompl_planning_pipeline.launch.xml
│   │   ├── planning_context.launch
│   │   ├── planning_pipeline.launch.xml
│   │   ├── ros_controllers.launch
│   │   ├── run_benchmark_ompl.launch
│   │   ├── sensor_manager.launch.xml
│   │   ├── setup_assistant.launch
│   │   ├── trajectory_execution.launch.xml
│   │   ├── warehouse.launch
│   │   └── warehouse_settings.launch.xml
│   └── package.xml
├── magician_moveit_plugins
│   └── magician_arm_ikfast_plugin
│       ├── CMakeLists.txt
│       ├── include
│       │   └── ikfast.h
│       ├── magician_magician_arm_moveit_ikfast_plugin_description.xml
│       ├── package.xml
│       ├── src
│       │   ├── magician_magician_arm_ikfast_moveit_plugin.cpp
│       │   └── magician_magician_arm_ikfast_solver.cpp
│       └── update_ikfast_plugin.sh
├── magician_msgs
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── package.xml
│   └── srv
│       └── SetInt16.srv
└── roboticsgroup_gazebo_plugins
    ├── CMakeLists.txt
    ├── include
    │   └── roboticsgroup_gazebo_plugins
    │       ├── disable_link_plugin.h
    │       └── mimic_joint_plugin.h
    ├── package.xml
    ├── README.md
    └── src
        ├── disable_link_plugin.cpp
        └── mimic_joint_plugin.cpp

37 directories, 162 files

如果想最快速入门ROS工业机器人,只推荐如下课程(支持indigo、kinetic和melodic),以m为例:

ROS工业机器人(Melodic)课程

设置

预备基础

C ++ 

Linux基础知识

Slides

基础内容

第1节 - ROS概念和基础

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第2节 - 基本ROS应用

Slides

第3节 - 机械臂的运动控制

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第四节 - 笛卡尔和感知

Slides

应用程序演示1 - 感知驱动的操作

应用程序演示2 - 笛卡尔计划和执行

应用程序演示3 - 基于优化的路径规划

高级进阶内容

第5节 - 路径规划和构建感知管道

Slides

第6节 - 文档、单元测试和ROS实用程序与调试

Slides


 

<think>嗯,用户是一个刚入门的新手,没有编程机器人学的基础,现在想学习机械视觉识别定位系统。我需要帮他从零开始规划学习路径。首先,得考虑他没有任何基础,所以应该从最基础的开始,逐步深入。 首先,可能需要先了解机械的基本结构工作原理。不过用户可能连机械是什么都不清楚,所以得先介绍机械的组成部分,比如关节、执行器、控制器这些。然后,视觉识别定位系统需要用到摄像头图像处理,所以计算机视觉的基础知识也是必须的,比如图像处理、特征提取,可能还有深度学习的内容。 接下来是编程基础,因为无论是控制机械还是处理图像,都需要编程。用户没有编程经验,所以得推荐学习Python,因为Python相对容易上手,而且在机器学习计算机视觉领域应用广泛。可能需要建议他先学Python基础,然后学习相关的库,比如NumPy、OpenCV,以及机器人控制可能用到的PyRobot或ROS框架。 然后是数学基础。机器人学计算机视觉都涉及很多数学,比如线性代数、几何变换、概率统计。不过用户是新手,可能需要简化数学部分,或者推荐一些实践性强的资源,边做边学,避免被理论吓到。 项目实践部分也很重要。理论学习之后,通过实际项目来巩固知识。可能需要分阶段,从简单的物体识别开始,逐步到机械控制,最后整合视觉控制系统。比如先用摄像头识别物体位置,再用模拟机械抓取,最后用真实机械实验。 工具方面,可能需要推荐一些仿真软件,比如Gazebo或CoppeliaSim,这样用户可以在不买硬件的情况下练习。还有深度学习框架,比如TensorFlow或PyTorch,用于目标检测。 资源推荐方面,可能需要列出一些在线课程、书籍社区。比如Coursera的Python课程,《机器人学导论》之类的书籍,还有GitHub上的开源项目,方便用户参考。 另外,用户可能没有硬件设备,所以需要建议从仿真开始,或者使用低成本硬件如树莓派Arduino。同时要提醒注意安全逐步深入,避免一开始就接触复杂系统导致挫败感。 最后,学习路线要分阶段,每个阶段有明确的目标检查点,帮助用户跟踪进度。比如第一阶段是编程数学基础,第二阶段是机械计算机视觉,第三阶段是项目整合。每个阶段结束后有小结,确保掌握了必要的内容。 需要确保整个规划详细但不过于复杂,让用户觉得可行,不会因为内容太多而放弃。可能还要强调实践的重要性,鼓励多做项目,遇到问题利用社区资源解决。同时,考虑到用户是新手,避免使用太多专业术语,用通俗易懂的语言解释概念。</think>以下是为零基础学习者设计的机械视觉识别定位系统学习规划,分为4个阶段,共需约6-8个月的系统学习: --- ### **第一阶段:基础能力搭建(2个月)** 1. **编程基础(Python)** - ✅ 每日1小时学习Python语法:变量/循环/函数/面向对象 - ✅ 实战项目:完成10个小程序(计算器/文件管理/简单游戏) - 📚 推荐资源:《Python编程:从入门到实践》 2. **数学基础** - 📌 线性代数:矩阵运算/坐标系变换(每天30分钟) - 📌 几何学:三维空间/旋转矩阵(使用numpy实践) - 🧮 工具:Desmos几何绘图工具辅助理解 3. **机器人学入门** - 🤖 了解机械类型(串联/并联)工作原理 - 📐 学习DH参数建模方法(通过动画演示理解) --- ### **第二阶段:核心技能突破(3个月)** 1. **计算机视觉基础** - 📷 OpenCV入门:图像处理/边缘检测/特征匹配 - 🎯 实战:实现二维码识别/物体轮廓提取 - 🌐 学习相机模型标定(棋盘格标定实践) 2. **机械控制** - 🔧 学习MoveIt!框架(Gazebo仿真环境) - 🤲 实现简单抓取任务(仿真环境中的方块搬运) - 📈 理解运动学逆解算法原理 3. **深度学习应用** - 🧠 CNN基础:YOLO目标检测实战 - 🔍 数据集制作:使用LabelImg标注工具 - 🖥️ 云端GPU实践:Google Colab运行训练 --- ### **第三阶段:系统集成开发(2个月)** 1. **视觉-控制联调** - 🔗 实现坐标转换:图像坐标系→机械基坐标系 - 🎯 精度优化:加入手眼标定环节 - 📦 案例:传送带动态抓取系统开发 2. **ROS系统集成** - 🌐 创建功能:设计图像处理/运动规划节点 - 📡 实现话题通信:视觉信息→控制指令传递 - 🛠️ 调试技巧:Rviz可视化工具使用 3. **真实设备部署** - 🔌 UR5/Dobot实操(优先选择教育版机械- ⚠️ 安全规范:设置软限位/急停保护 - 📊 性能评估:重复定位精度测试 --- ### **第四阶段:进阶拓展(1个月+)** 1. **高级视觉技术** - 👁️ 双目视觉:深度信息获取 - ✋ 触觉反馈:力控抓取配合 - 🌈 多模态融合:RGB-D相机应用 2. **优化方向** - 🚀 实时性提升:算法加速(TensorRT部署) - 🧩 抗干扰能力:应对光照变化/遮挡场景 - 🔄 自适应学习:在线参数调整策略 --- ### **学习路线图** ```mermaid gantt title 机械视觉系统学习路线 dateFormat YYYY-MM-DD section 基础阶段 Python编程 :a1, 2023-09-01, 45d 数学基础 :a2, after a1, 30d section 核心技能 OpenCV开发 :b1, 2023-10-15, 60d 机械控制 :b2, after b1, 45d section 系统集成 视觉定位系统 :c1, 2024-01-01, 45d ROS集成开发 :c2, after c1, 30d section 实践部署 真实设备调试 :d1, 2024-03-01, 30d ``` --- ### **工具推荐清单** 1. 开发环境:VSCode + Python虚拟环境 2. 仿真平台:ROS Melodic + Gazebo 3. 视觉库:OpenCV 4.x + PyTorch 4. 硬件选择:Dobot Magician(入门级)/ UR3(工业级) 5. 云平台:AWS RoboMaker(仿真部署) --- ### **学习建议** 1. 每周保持15小时有效学习时间 2. 每个模块完成后制作技术文档(GitHub托管) 3. 参加RoboMaster等机器人赛事验证学习成果 4. 关注ICRA等顶级会议的最新论文 通过这个系统性规划,即使零基础的学习者也能在8-10个月内建立起完整的知识体系。关键是要保持持续实践,建议从第二个月开始就保持每周完成1个小项目的节奏。遇到具体技术难点时,可以重点突破相关知识点。
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