机器人学习之项目- Project5:KUKA Robot Challenge（一）

1.KUKA（库卡）路径规划项目

在这个项目中，给定一个迷宫的开始和目标状态,实现一个路径规划算法来搜索路径，然后在迷宫中的6自由度工业机器人的帮助下，将物体从起点移动到目标状态。

库卡路径规划项目由库卡机器人和卡尔斯鲁厄理工学院(KIT)机器人学习实验室(RLL)合作推出。KUKA Robotics是一家领先的工业机器人制造商，为KIT实验室提供了真实世界的6自由度工业机械臂。

KIT实验室提供了真实世界的设置以及项目SDK(软件开发工具包)，这是gazebo模拟中物理实验室设置的副本。他们还构建了web界面，我们将使用它来提交代码到硬件，从那里可以查看代码在硬件上执行情况!

项目概述

在这个项目中，通过迷宫导航实现路径规划算法。一般来说，通过迷宫的路径规划问题被简化为两个维度:物体的x和y位置。然而，这个项目将把搜索空间扩展到第三个维度，即围绕垂直z轴的夹持器的方向。

执行周期

在每次运行中，机器人将遵循以下循环:

首先，KUKA夹持器将移动到物体的起始位置，相对于物体定向，抓住物体，并将其举起。

在此阶段，执行路径规划代码：搜索路径，通过命令2D位置和方向角度来引导机器人通过迷宫，以便绕过迷宫中的角落

有8分钟的时间来搜索路径并朝着目标姿势移动。一旦到达，长方体物体将被放置在目标姿势。

最后，机器人将从目标姿势中拾起物体，将其返回到开始姿势，放下它，并为下一次运行做好准备。

项目规范

通常，路径规划算法应用于已知地图。然而，在这个项目中，将不得不几乎盲目地进行搜索，这就产生了一个具有挑战性的问题。以下是对迷宫的了解:

只有它的宽度和长度!

除了迷宫的尺寸(1.2米x 1.6米)，开始和目标状态也会作为算法的输入。通往目标状态的路径就是输出。在启动文件中，将编辑对象的开始姿势和目标姿势。

由于地图是未知的，物体也没有配备任何传感器，你可能想知道……我们如何用机械臂探测障碍物并移动长方体物体?

项目地址： GitHub - KITrobotics/rll_path_planning_project

我们包含了两个可以在python脚本中调用的服务; Move和CheckPath:

• Move: 通过发送2D姿势来命令机器人。机器人将沿着线性路径移动物体到这个位置。移动点应该距离起始点至少5毫米。如果要旋转手臂，那么确保至少旋转0.35弧度。
• CheckPath: 验证两个2D姿态之间的线性路径是否有效。

注意:每次机器人开始迷宫问题时，它应该完全不知道墙在哪里，也不知道迷宫地图是什么样子的!

总而言之，在这个项目中，有两个主要文件要编辑:一个可以指定开始/目标姿势的启动文件，以及一个编写路径规划算法的python脚本。

附：path_planner.py

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import rospy
from geometry_msgs.msg import Pose2D
from rll_planning_project_iface.client import RLLPlanningProjectClient


def plan_to_goal(client):
    # type: (RLLPlanningProjectClient) -> bool

    """ Plan a path from Start to Goal """

    rospy.loginfo("Got a planning request")

    # Input: map dimensions, start pose, and goal pose
    # retrieving input values
    map_width = 1.0
    map_length = 1.4
    start_pose, goal_pose = client.get_start_goal()

    # printing input values
    rospy.loginfo("map dimensions: width=%1.2fm, length=%1.2fm",
                  map_width, map_length)
    rospy.loginfo("start pose: x %f, y %f, theta %f",