ROS中观察TF的工具

1 . 使用 view_frames

创建一个在ROS上,由tf发布的坐标系的图片。

2 . 使用rqt_tf_tree

这是一个实时工具,观察在Ros上被发布的坐标系树,可用刷新按钮来更新树的内容。与上一个工具的区别在于:上一个工具连续采样5s获得的树的内容,并存成一个图片;这个工具可以连续的观察树的内容,使用起来更方便。
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$ rosrun rqt_tf_tree rqt_tf_tree
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3 . 使用tf_echo

报告在ROS上任意两个坐标系发布的变换。
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$ rosrun tf tf_echo [reference_frame] [target_frame]
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4 . rviz和tf
rivz是一个可视化工具,用于检查tf坐标系。

$ rosrun rviz rviz -d `rospack find package_name` /rviz/file_name.rviz
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package_name是将要在rviz中观察内容所在的包的名字;file_name是.rviz文件的名称。
Note:rviz的启动也可以放在.launch文件中。

ROS(Robot Operating System)环境中,观察机械臂轨迹误差是一个常见的任务,通常用于评估机械臂的实际运动是否符合预期规划路径。以下是关于如何观察和分析机械臂轨迹误差的一些关键点: --- ### **步骤概述** 1. **获取期望轨迹数据** - 使用ROS中的`move_group`或其他规划工具生成期望的轨迹。 - 轨迹信息一般包含关节角度序列、末端执行器的位置及姿态等。 2. **实时记录实际轨迹数据** - 订阅机械臂的状态话题(如`joint_states`),从中提取当前关节位置或末端执行器的姿态。 - 如果需要更精确的数据,可以考虑通过外部传感器(例如视觉系统或激光雷达)获得实际位姿。 3. **计算轨迹误差** - 比较每个时间步长下“期望值”与“实际值”的差异: - 对于关节空间:直接比较各关节的角度差。 - 对于笛卡尔空间:利用欧氏距离衡量末端执行器位置偏差;使用四元数或旋转矩阵评估方向角偏差。 4. **可视化结果** - 将误差绘制为曲线图以便直观理解性能表现。 - ROS中有多种插件支持此类操作,比如RViz结合自定义Marker显示对比效果。 5. **优化控制算法** 根据所得出的具体数值调整PID参数或者其他控制器配置文件直至达到满意精度为止。 --- ### **工具推荐** - `rosbag`: 可保存整个过程日志供离线分析之用; - `rqt_plot`, `plot_joints.py`(用户编写脚本) 等图形化展示手段帮助快速定位问题所在区域; - Gazebo仿真平台测试动态响应特性前无需真正启动硬件设备即可完成初步验证工作流程设计思路框架构建。 --- #### 示例代码片段 (Python) ```python import rospy from tf import transformations def calculate_error(desired_pose, actual_pose): # 提取位置分量 pos_diff = [desired_pose[i] - actual_pose[i] for i in range(3)] # 四元素形式的方向表示转成旋转矩阵后再求夹角余弦值进而得出角度差距大小 quat_desired = desired_pose[3:] quat_actual = actual_pose[3:] rotation_matrix_des = transformations.quaternion_matrix(quat_desired)[:3,:3] rotation_matrix_actl=transformations.quaternion_matrix(quat_actual )[:3,:3] trace_rtrtT=np.trace(np.dot(rotation_matrix_des.T ,rotation_matrix_actl)) angle_difference_rad=np.arccos((trace_rtrtT-1)/2) return np.linalg.norm(pos_diff),angle_difference_rad*180/math.pi # 假设已经订阅到了两个消息源并存储好对应时刻下的两组坐标向量列表... for t in range(len(time_stamps)): position_err[t], orientation_err[t]=calculate_error(planned_poses[t],measured_poses[t]) ``` ---
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