upright：移动机械臂的非抓握物体平衡控制解决方案

upright：移动机械臂的非抓握物体平衡控制解决方案

upright Code for solving the waiter's problem with model predictive control on a mobile manipulator. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/up/upright

项目介绍

upright 是一个开源项目，旨在解决服务生问题（waiter's problem），即在移动机械臂上保持物体在类似托盘的末端执行器上平衡移动的问题。这个问题是 非抓握操作（nonprehensile manipulation）的一个典型例子，广泛存在于需要在移动过程中保持物体平衡的场合。

本项目包含两篇论文的相关代码，分别介绍了如何通过在线（MPC）或离线规划在移动机械臂上实现物体平衡。这些研究工作通过模拟和实际硬件实验展示了出色的效果，并提供了丰富的示例和文档。

项目技术分析

upright 项目使用了多种先进的机器人技术，包括：

• 模型预测控制（MPC）：通过预测系统状态变化来优化控制策略，实现在动态环境下的物体平衡。
• 碰撞检测和避免：利用 hpp-fcl 和 Pinocchio 库进行精确的碰撞检测，以及动态障碍物回避策略。
• 自适应规划：在物体惯性参数不确定的情况下，通过鲁棒规划来保持平衡。

项目的核心组件包括：

• upright_assets：包含URDF和网格文件。
• upright_core：计算保持物体平衡所需运动约束的核心API。
• upright_control：基于 OCS2 框架的模型预测控制器。
• upright_cmd：配置和命令脚本，用于运行模拟和实验。
• upright_ros_interface：用于ROS通信的工具，支持模拟和实际硬件的交互。
• upright_sim：使用PyBullet的物体平衡模拟环境。
• upright_robust：在惯性参数不确定性下的鲁棒规划。

项目技术应用场景

upright 的应用场景广泛，特别是在以下领域：

• 餐饮服务：如项目名称所示，该项目可以应用于餐厅服务员在送餐过程中保持托盘上物体平衡。
• 物流搬运：在仓库和配送中心，机械臂需要在不稳定环境中搬运物品，保持平衡和避免碰撞。
• 医疗辅助：在医疗环境中，机械臂可以用来安全地搬运敏感或易碎的医疗器械。

项目特点

upright 项目具有以下显著特点：

1. 多场景适用性：通过调整配置文件，upright 可以适应不同的机械臂和任务需求。
2. 易于集成：项目支持ROS Noetic，并且提供了与 OCS2 和 Pinocchio 的集成，方便扩展和二次开发。
3. 实时性能：在实时系统上运行，如带有PREEMPT_RT补丁的Linux，确保了控制的实时性和可靠性。
4. 模拟与硬件兼容：项目同时支持模拟环境和实际硬件的测试，有助于快速原型开发和迭代。
5. 开源许可：采用MIT许可证，允许自由使用和修改，适用于学术和商业用途。

通过上述分析，upright 无疑是一个具有高度实用性和广阔应用前景的开源项目，值得广大开发者关注和使用。

upright Code for solving the waiter's problem with model predictive control on a mobile manipulator. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/up/upright