【仿真】ruckig在线轨迹生成器示例

本文详细介绍了在CoppeliaSim中使用Ruckig在线生成轨迹的方法,包括在不同场景下的线程化脚本(红色/黄色/绿色圆柱体和关节)、非线程脚本以及关节回调的应用,展示了如何设置速度、加速度和加加速度限制进行精确控制。

该场景说明了使用 CoppeliaSim 中提供的 Ruckig 在线轨迹生成功能的各种方法:

1. 在线程脚本内使用单个阻塞函数(红色)

2. 在线程脚本中使用多个非阻塞函数(黄色)

3. 在非线程脚本中使用多个非阻塞函数(蓝色)

4.使用关节回调函数(绿色) 

-- 红色圆柱体  -- 线程化子脚本,使用sim.moveToPose:

-- 引入sim库
sim = require 'sim'

-- Threaded child script, using sim.moveToPose:
-- 线程化子脚本,使用sim.moveToPose:

function sysCall_init()
    -- 获取当前对象句柄
    h = sim.getObject('.')
    -- 获取速度图形对象句柄
    graph = sim.getObject('/Object_Velocity_Graph')
    -- 创建图形流
    stream = sim.addGraphStream(graph, 'Red cylinder', 'm/s', 0, {1, 0, 0})
    -- 设置图形流的变换   对图形流进行原始类型的变换,不进行缩放,但在垂直方向上偏移了0.0002个单位。
		-- graph: 图形对象的句柄,表示图形流所属的图形对象。
		-- stream: 图形流的句柄,表示要设置变换的图形流。
		-- sim.stream_transf_raw: 表示变换的类型,这里使用原始类型。
		-- 1: 表示缩放比例的因子,这里为1,表示不进行缩放。
		-- 0.0002: 表示平移的偏移量,这里设置为0.0002,表示在图形流上方偏移0.0002个单位。
    sim.setGraphStreamTransformation(graph, stream, sim.stream_transf_raw, 1, 0.0002)
end

function sysCall_sensing()
    -- 获取对象速度的第三个分量(在z轴上的速度)
    sim.setGraphStreamValue(graph, stream, sim.getObjectVelocity(h)[3])--获取对象在Z方向速度
end

function cb(tr, vel, accel, handle)
    -- 设置对象的姿态
    sim.setObjectPose(handle, tr)
end

function sysCall_thread()
    -- 定义最大速度
    local maxVel = {0.02, 0.02, 0.02, 0.2}  -- vx, vy, vz in m/s, Vtheta is rad/s
    -- 定义最大加速度
    local maxAccel = {0.002, 0.002, 0.002, 0.02}  -- ax, ay, az in m/s^2, Atheta is rad/s^2
    -- 定义最大加加速度(在RML类型2下被忽略,即无穷大)
    local maxJerk = {0.001, 0.001, 0.001, 0.01}  -- is ignored (i.e. infinite) with RML type 2
    -- 获取起始姿态
    local startTr = sim.getObjectPose(h)
    -- 复制起始姿态作为目标姿态
    local goalTr = sim.copyTable(startTr)
    -- 将目标姿态的z分量增加0.5
    goalTr[3] = goalTr[3] + 0.5
    -- 使用sim.moveToPose移动到目标姿态   使机器人从当前姿态 (startTr) 移动到目标姿态 (goalTr),在移动过程中受到了速度、加速度和加加速度的限制,并在运动完成后调用回调函数 cb 来设置对象的姿态。
		-- -1: 表示移动的方式。在这里,-1 表示使用默认的移动方式,即线性插值。
		-- startTr: 表示起始姿态,即机器人当前的姿态。
		-- maxVel: 表示最大速度的限制,是一个包含四个元素的表,分别对应 x、y、z 方向的线速度和绕姿态的角速度。
		-- maxAccel: 表示最大加速度的限制,同样是一个包含四个元素的表,分别对应 x、y、z 方向的线加速度和绕姿态的角加速度。
		-- maxJerk: 表示最大加加速度的限制,同样是一个包含四个元素的表,但在这里被忽略,因为 RML (Robotics Motion Library) 类型 2 下其值被视为无穷大。
		-- goalTr: 表示目标姿态,即机器人要达到的目标位置和姿态。
		-- cb: 表示在运动完成后的回调函数,即运动结束后会调用此函数,这里是 cb(tr, vel, accel, handle)。
		-- h: 表示机器人对象的句柄,即要执行移动操作的对象。
    sim.moveToPose(-1, startTr, maxVel, maxAccel, maxJerk, goalTr, cb, h)
end

-- 红色关节  -- 线程化子脚本,使用sim.moveToConfig:

-- 引入sim库
sim = require 'sim'

-- Threaded child script, using sim.moveToConfig:
-- 线程化子脚本,使用sim.moveToConfig:

function sysCall_init()
    -- 获取当前对象句柄
    h = sim.getObject('.')
    -- 获取关节速度图形对象句柄
    graph = sim.getObject('/Joint_Velocity_Graph')
    -- 创建图形流
    stream = sim.addGraphStream(graph, 'Red joint', 'deg/s', 0, {1, 0, 0})
    -- 设置图形流的变换
    sim.setGraphStreamTransformation(graph, stream, sim.stream_transf_raw, 1, 0.02)
end

function sysCall_sensing()
    -- 获取关节速度并将其转换为度/秒
    sim.setGraphStreamValue(graph, stream, sim.getJointVelocity(h) * 180 / math.pi)
end

function cb(config, vel, accel, handle)
    -- 设置关节的位置
    sim.setJointPosition(handle, config[1])
end

function sysCall_thread()
    -- 定义最大关节速度
    maxVel = 0.1 -- 弧度/秒
    -- 定义最大关节加速度
    maxAccel = 0.01 -- 弧度/秒^2
    -- 定义最大关节加加速度
    maxJerk = 0.001 -- 弧度/秒^3
    -- 移动到目标关节配置  使机器人的第一个关节从当前位置移动到目标位置0弧度,并受到了关节速度、关节加速度和关节加加速度的限制,在运动完成后调用回调函数 cb 来设置关节的位置。
		-- -1: 表示移动的方式。在这里,-1 表示使用默认的移动方式,即线性插值。
		-- {0}: 表示目标关节的配置,这里是一个包含一个元素的表,表示第一个关节的目标位置为0弧度。
		-- nil, nil: 表示不设置目标速度和目标加速度。
		-- {maxVel}: 表示最大关节速度的限制,是一个包含一个元素的表,表示第一个关节的最大速度。
		-- {maxAccel}: 表示最大关节加速度的限制,是一个包含一个元素的表,表示第一个关节的最大加速度。
		-- {maxJerk}: 表示最大关节加加速度的限制,是一个包含一个元素的表,表示第一个关节的最大加加速度。
		-- {179 * math.pi / 180}: 表示目标关节的位置范围,这里设置为179度转换为弧度。
		-- {0}: 表示不设置目标关节的速度。
		-- cb: 表示在运动完成后的回调函数,即运动结束后会调用此函数,这里是 cb(config, vel, accel, handle)。
		-- h: 表示机器人对象的句柄,即要执行移动操作的对象。
    sim.moveToConfig(-1, {0}, nil, nil, {maxVel}, {maxAccel}, {maxJerk}, {179 * math.pi / 180}, {0}, cb, h)
end

-- 黄色圆柱   -- 线程化子脚本,使用sim.ruckigPos和sim.ruckigStep:

-- 引入sim库
sim = require 'sim'

-- Threaded child script, using sim.ruckigPos and sim.ruckigStep:
-- 线程化子脚本,使用sim.ruckigPos和sim.ruckigStep:

function sysCall_init()
    -- 获取当前对象句柄
    h = sim.getObject('.')
    -- 获取速度图形对象句柄
    graph = sim.getObject('/Object_Velocity_Graph')
    -- 创建图形流
    stream = sim.addGraphStream(graph, 'Yellow cylinder', 'm/s', 0, {1, 1, 0})
    -- 设置图形流的变换
    sim.setGraphStreamTransformation(graph, stream, sim.stream_transf_raw, 1, 0.0001)
end

function sysCall_sensing()
    -- 获取对象速度的第三个分量(在z轴上的速度)
    sim.setGraphStreamValue(graph, stream, sim.getObjectVelocity(h)[3])
end

function sysCall_thread()
    -- 获取对象当前位置
    local p = sim.getObjectPosition(h)
    -- 构建当前位置、速度、加速度信息的表
    local currentPosVelAccel = {p[1], p[2], p[3], 0, 0, 0, 0, 0, 0}
    -- 定义最大速度、加速度、加加速度信息的表
    local maxVelAccelJerk = {0.02, 0.02, 0.02, 0.002, 0.002, 0.002, 0.001, 0.001, 0.001} -- vx, vy, vz in m/s, ax, ay, az in m/s^2, jx, jy, jz is ignored (i.e. infinite) with RML type 2
    -- 定义目标位置和速度信息的表
    local targetPosVel = {p[1], p[2], p[3] + 0.5, 0, 0, 0} -- x, y, z in m, vx, vy, vz in m/s

    -- 创建Ruckig对象并初始化  创建一个用于进行三维运动规划的Ruckig对象,并初始化其参数。
		-- 3: 表示运动的维度,这里为3,表示是三维运动。
		-- 0.0001: 表示最小步长,即运动规划的最小时间间隔。
		-- -1: 表示运动类型。在这里,-1 表示使用默认的运动类型,即 RML (Robotics Motion Library) 类型 2。
		-- currentPosVelAccel: 表示当前位置、速度、加速度信息的表,包含9个元素,依次是x、y、z位置,线速度,角速度,线加速度,角加速度。
		-- maxVelAccelJerk: 表示最大速度、加速度、加加速度信息的表,包含9个元素,依次是x、y、z方向的最大速度、加速度和加加速度。
		-- {1, 1, 1}: 表示是否考虑每个维度的运动限制,这里都设置为1表示考虑所有维度的运动限制。
		-- targetPosVel: 表示目标位置和速度信息的表,包含6个元素,依次是x、y、z位置,线速度,角速度,线加速度。
    local rmlObject = sim.ruckigPos(3, 0.0001, -1, currentPosVelAccel, maxVelAccelJerk, {1, 1, 1}, targetPosVel)

    -- 启用步进模式
    local lb = sim.setStepping(true)
    result = 0
    while result == 0 do
        -- 在每个模拟步长内执行Ruckig运动规划的一步
        result, newPosVelAccel = sim.ruckigStep(rmlObject, sim.getSimulationTimeStep())
        if result ~= -1 then
            -- 更新对象的位置
            sim.setObjectPosition(h, newPosVelAccel)
        end
        -- 推进仿真
        sim.step()
    end
    -- 恢复仿真步进模式状态
    sim.setStepping(lb)

    -- 移除Ruckig对象
    sim.ruckigRemove(rmlObject)
end

--黄色关节   -- 线程化子脚本,使用sim.ruckigPos和sim.ruckigStep:

-- 引入sim库
sim = require 'sim'

-- Threaded child script, using sim.ruckigPos and sim.ruckigStep:
-- 线程化子脚本,使用sim.ruckigPos和sim.ruckigStep:

function sysCall_init()
    -- 获取当前对象句柄
    h = sim.getObject('.')
    -- 获取关节速度图形对象句柄
    graph = sim.getObject('/Joint_Velocity_Graph')
    -- 创建图形流
    stream = sim.addGraphStream(graph, 'Yellow joint', 'deg/s', 0, {1, 1, 0})
    -- 设置图形流的变换
    sim.setGraphStreamTransformation(graph, stream, sim.stream_transf_raw, 1, 0.01)
end

function sysCall_sensing()
    -- 获取关节速度并将其转换为度/秒
    sim.setGraphStreamValue(graph, stream, sim.getJointVelocity(h) * 180 / math.pi)
end

function sysCall_thread()
    -- 定义最大关节速度
    maxVel = 0.1 -- 弧度/秒
    -- 定义最大关节加速度
    maxAccel = 0.01 -- 弧度/秒^2
    -- 定义最大关节加加速度
    maxJerk = 0.001 -- 弧度/秒^3

    -- 创建Ruckig对象并初始化  创建一个用于进行单轴关节运动规划的Ruckig对象,并初始化其参数。
	-- 1: 表示运动的维度,这里为1,表示是单轴运动(关节运动)。
	-- 0.0001: 表示最小步长,即运动规划的最小时间间隔。
	-- -1: 表示运动类型。在这里,-1 表示使用默认的运动类型,即 RML (Robotics Motion Library) 类型 2。
	-- {0, 0, 0}: 表示当前位置、速度、加速度信息的表,包含3个元素,依次是关节的当前位置、速度和加速度。
	-- {maxVel, maxAccel, maxJerk}: 表示最大速度、加速度、加加速度信息的表,包含3个元素,依次是关节的最大速度、加速度和加加速度。
	-- {1}: 表示是否考虑每个维度的运动限制,这里设置为1表示考虑所有维度的运动限制。
	-- {179 * math.pi / 180, 0, 0}: 表示目标位置、速度、加速度信息的表,包含3个元素,依次是关节的目标位置、速度和加速度。这里将179度转换为弧度。
    rmlObject = sim.ruckigPos(1, 0.0001, -1, {0, 0, 0}, {maxVel, maxAccel, maxJerk}, {1}, {179 * math.pi / 180, 0, 0})

    -- 启用步进模式
    local lb = sim.setStepping(true)
    result = 0
    while result == 0 do
        -- 在每个模拟步长内执行Ruckig运动规划的一步
        result, newPosVelAccel = sim.ruckigStep(rmlObject, sim.getSimulationTimeStep())
        if result ~= -1 then
            -- 更新关节的位置
            sim.setJointPosition(h, newPosVelAccel[1]) -- 或者根据关节模式使用 sim.setJointTargetPosition
        end
        -- 推进仿真
        sim.step()
    end
    -- 恢复仿真步进模式状态
    sim.setStepping(lb)

    -- 移除Ruckig对象
    sim.ruckigRemove(rmlObject)
end

--蓝色圆柱体    -- 非线程化子脚本,使用sim.ruckigPos和sim.ruckigStep:

function sysCall_init()
    -- 获取当前对象句柄
    h = sim.getObject('.')
    -- 获取速度图形对象句柄
    graph = sim.getObject('/Object_Velocity_Graph')
    -- 创建图形流
    stream = sim.addGraphStream(graph, 'Blue cylinder', 'm/s', 0, {0, 0.5, 1})
    -- 获取对象当前位置
    local p = sim.getObjectPosition(h)
    -- 构建当前位置、速度、加速度信息的表
    local currentPosVelAccel = {p[1], p[2], p[3], 0, 0, 0, 0, 0, 0}
    -- 定义最大速度、加速度、加加速度信息的表
    local maxVelAccelJerk = {0.02, 0.02, 0.02, 0.002, 0.002, 0.002, 0.001, 0.001, 0.001} -- vx, vy, vz in m/s, ax, ay, az in m/s^2, jx, jy, jz is ignored (i.e. infinite) with RML type 2
    -- 定义目标位置和速度信息的表
    local targetPosVel = {p[1], p[2], p[3] + 0.5, 0, 0, 0} -- x, y, z in m, vx, vy, vz in m/s

    -- 创建Ruckig对象并初始化
    rmlObject = sim.ruckigPos(3, 0.0001, -1, currentPosVelAccel, maxVelAccelJerk, {1, 1, 1}, targetPosVel)
end

function sysCall_sensing()
    -- 获取对象速度的第三个分量(在z轴上的速度)
    sim.setGraphStreamValue(graph, stream, sim.getObjectVelocity(h)[3])
end

function sysCall_actuation()
    -- 如果Ruckig对象存在,则执行一步运动规划
    if rmlObject then
        local result, newPosVelAccel = sim.ruckigStep(rmlObject, sim.getSimulationTimeStep())
        -- 如果运动规划成功,则更新对象的位置
        if result ~= -1 then
            sim.setObjectPosition(h, newPosVelAccel)
        end
        -- 如果运动规划完成或出错,则移除Ruckig对象
        if result == 1 or result == -1 then
            sim.ruckigRemove(rmlObject)
            rmlObject = nil
        end
    end
end

function sysCall_cleanup()
    -- 在清理阶段,确保移除Ruckig对象
    if rmlObject then
        sim.ruckigRemove(rmlObject)
    end
end

--蓝色关节   -- 非线程化子脚本,使用sim.ruckigPos和sim.ruckigStep:

function sysCall_init()
    -- 获取当前关节对象句柄
    h = sim.getObject('.')
    -- 获取关节速度图形对象句柄
    graph = sim.getObject('/Joint_Velocity_Graph')
    -- 创建图形流
    stream = sim.addGraphStream(graph, 'Blue joint', 'deg/s', 0, {0, 0.5, 1})
    -- 定义最大关节速度
    maxVel = 0.1 -- 弧度/秒
    -- 定义最大关节加速度
    maxAccel = 0.01 -- 弧度/秒^2
    -- 定义最大关节加加速度
    maxJerk = 0.001 -- 弧度/秒^3

    -- 创建Ruckig对象并初始化
    rmlObject = sim.ruckigPos(1, 0.0001, -1, {0, 0, 0}, {maxVel, maxAccel, maxJerk}, {1}, {179 * math.pi / 180, 0, 0})
end

function sysCall_sensing()
    -- 获取关节速度并将其转换为度/秒
    sim.setGraphStreamValue(graph, stream, sim.getJointVelocity(h) * 180 / math.pi)
end

function sysCall_actuation()
    -- 如果Ruckig对象存在,则执行一步运动规划
    if rmlObject then
        local result, newPosVelAccel = sim.ruckigStep(rmlObject, sim.getSimulationTimeStep())
        -- 如果运动规划成功,则更新关节的位置
        if result ~= -1 then
            sim.setJointPosition(h, newPosVelAccel[1]) -- 或者根据关节模式使用 sim.setJointTargetPosition
        end
        -- 如果运动规划完成或出错,则移除Ruckig对象
        if result == 1 or result == -1 then
            sim.ruckigRemove(rmlObject)
            rmlObject = nil
        end
    end
end

function sysCall_cleanup()
    -- 在清理阶段,确保移除Ruckig对象
    if rmlObject then
        sim.ruckigRemove(rmlObject)
    end
end

--绿色关节 -- 线程化子脚本,使用sim.moveToConfig:

function sysCall_init()
    -- 获取当前关节对象句柄
    h = sim.getObject('.')
    -- 获取关节速度图形对象句柄
    graph = sim.getObject('/Joint_Velocity_Graph')
    -- 创建图形流
    stream = sim.addGraphStream(graph, 'Green joint', 'deg/s', 0, {0, 1, 0})
    -- 设置图形流的变换
    sim.setGraphStreamTransformation(graph, stream, sim.stream_transf_raw, 1, -0.01)
end

function sysCall_sensing()
    -- 获取关节速度并将其转换为度/秒
    sim.setGraphStreamValue(graph, stream, sim.getJointVelocity(h) * 180 / math.pi)
end

function sysCall_thread()
    -- 定义最大关节速度
    maxVel = 0.1 -- 弧度/秒
    -- 定义最大关节加速度
    maxAccel = 0.01 -- 弧度/秒^2
    -- 定义最大关节加加速度
    maxJerk = 0.001 -- 弧度/秒^3
    -- 通过设置关节的目标位置,触发关节的回调函数
    sim.setJointTargetPosition(h, 179 * math.pi / 180, {maxVel, maxAccel, maxJerk})
end

function sysCall_joint(inData)
    -- 用户可以在这里自由实现回调函数
    -- 由于该函数没有返回任何值,调用将被重定向到场景层次结构的上层
    -- 并最终由主脚本中的默认关节回调函数处理
end

<think>好的,用户想要寻找用于机器人轨迹规划的库,涉及Python、C++和ROS。首先,我需要从已有的引用中提取相关信息。引用[2]和[3]提到ROS在机器人开发中的重要性,尤其是C++和Python的选择。引用[4]具体提到了基于多项式插值的轨迹规划,并附有ROS的仿真代码,这可能是一个有用的库或方法。 用户的问题涉及三个技术栈:Python、C++和ROS。ROS本身就是一个框架,结合了这两种语言,所以需要推荐支持ROS的库。首先想到的是ROS中的现有包,比如moveit,这是常用的运动规划库。另外,引用[4]中的多项式插值方法可能使用了自定义的代码,但可能有相关的库支持,比如Eigen用于矩阵运算,或OMPL用于运动规划。 接下来,Python方面常见的轨迹规划库有PyRoboPlan,不过可能需要确认是否支持ROS。C++方面,除了ROS的本地库,还可以考虑诸如TrajOpt或Ruckig等库。此外,需要检查引用中提到的资源是否有直接可用的库,比如引用[4]中的仿真代码可能提供了示例实现,但可能不是独立的库,需要用户自行整合。 用户可能需要比较不同库的性能,比如Python适合原型开发,而C++适合实际部署,如引用[3]中提到的。因此,在推荐时应指出不同语言的适用场景。例如,Python库适合快速验证算法,而C++库适合实时系统。同时,ROS中的moveit既有C++接口也有Python接口,方便两者之间的转换。 还需要考虑用户的具体需求,是学术研究还是工业应用,是否需要实时性等。例如,工业机器人可能需要高实时性,因此C++更合适;而学术研究可能更注重快速开发,Python更适合。 总结需要推荐的库:ROS的moveit、OMPL、TrajOpt;Python的PyRoboPlan、SciPy;C++的Ruckig、Eigen;以及引用[4]中的仿真代码作为参考。同时,结合引用中的信息,强调C++在底层系统和实时控制中的优势,Python在原型开发中的便利性,以及ROS作为框架整合两者的能力。</think>在机器人轨迹规划领域,Python、C++和ROS各有成熟的工具库和开发框架。以下是针对不同技术栈的推荐方案: ### 一、ROS生态库推荐 1. **MoveIt!** - ROS官方运动规划框架,支持机械臂和移动机器人的路径规划、碰撞检测 - 提供C++和Python双接口,集成OMPL(开放运动规划库)实现多种规划算法 - 应用示例: ```cpp // C++中加载MoveGroup接口 moveit::planning_interface::MoveGroupInterface group("manipulator"); group.setPoseTarget(target_pose); moveit::planning_interface::MoveGroupInterface::Plan my_plan; bool success = (group.plan(my_plan) == moveit::core::MoveItErrorCode::SUCCESS); ``` 2. **ROS Control** - 提供硬件抽象层和控制器接口,支持轨迹执行 - 通过`joint_trajectory_controller`实现关节空间轨迹跟踪[^4] ### 二、C++专用库 1. **Ruckig** - 实时在线轨迹生成器(OTG),支持运动学和动力学约束 - 计算速度比传统方法快100倍,适合实时控制系统[^1] 2. **Eigen3** - 矩阵运算库,常用于自定义轨迹插值算法实现 - 多项式插值示例: ```cpp Eigen::VectorXd coeffs = Eigen::VectorXd::Zero(5); coeffs << 0.1, -0.5, 1.0, 2.0, 0.0; // 四阶多项式系数 ``` ### 三、Python专用库 1. **SciPy** - 提供多种插值方法(如`CubicSpline`)和优化算法 ```python from scipy.interpolate import CubicSpline cs = CubicSpline(time_points, joint_angles) ``` 2. **PyRoboPlan** - 基于CasADi的最优控制求解器,支持非线性约束优化 ### 四、多语言集成方案 | 技术栈 | 适用场景 | 性能指标 | |--------|----------|----------| | C++ | 实时控制、工业部署 | 微秒级计算延迟 | | Python | 算法原型验证 | 毫秒级计算延迟[^3] | | ROS | 系统集成与仿真 | 依赖具体实现[^2] | ### 五、开发建议 1. **原型阶段**:使用Python+ROS进行算法快速验证(如引用[4]的Python仿真) 2. **部署阶段**:转换为C++实现,利用ROS的跨语言通信机制 3. **复杂约束**:结合OMPL的RRT*、CHOMP等算法进行高维空间规划
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