ROS(3) -- Moveit

本文介绍了MoveIT机器人运动规划框架的核心概念与工作原理。详细解释了move_group组件如何整合各种资源并进行通信,以及如何通过Rviz进行交互式规划。此外还探讨了输入输出的具体形式,为开发者提供了一个全面的MoveIT入门指南。
部署运行你感兴趣的模型镜像

MoveIT

概念介绍

move_group 是 MoveIT 核心,将所有组件结合。本质是一个 ROS node ,在 ROS param server 中获取 URDF / SRDF (机器人语义信息,通常由 MoveIT Setup Assistant 配置) / Moveit Configuration (包含运动学参数,约束,通常由 MoveIt Setup Assistant 生成)

通信方式

MoveIt 从 /joint_states 中获取当前机器人的关节状态转换(Joint State Transformation) 。机器人关节状态应该由其余监测节点发出。

MoveIt 通过 FollowJointTrajectoryAction 插件控制机器人。要求机器人上有对应的 server 响应。

MoveIT 使用 Planning Scene Monitor 维持 planning scene (可以设置 Object attached to the robot)

输入输出

输入(Request):目标位姿;运动约束,包括:位置 / 朝向 / 关节 / 自定义 …

输出:轨迹

Rviz 插件

MotionPlanning -> Planning Request -> Planning Group 中选择控制部位(Gripper ? Arm ?)

取消面板中 Collision-aware IK 项,求解器在规划时会允许碰撞发生。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Linly-Talker

Linly-Talker

AI应用

Linly-Talker是一款创新的数字人对话系统,它融合了最新的人工智能技术,包括大型语言模型(LLM)、自动语音识别(ASR)、文本到语音转换(TTS)和语音克隆技术

<think>好的,我需要回答用户关于ROS Humble版本中MoveIt Calibration的文档或教程的问题。首先,我应该确认用户的需求是什么。用户提到的是手眼标定(Eye-hand Calibration),这可能涉及到机器人视觉和运动控制的结合应用,特别是在ROSMoveIt的环境中。 接下来,我需要回忆一下ROS Humble版本的Moveit是否有相关的校准包或文档。根据之前的了解,MoveIt Calibration可能是一个独立的包,或者在MoveIt的官方文档中有专门的章节。不过用户提到参考的引用中有一个关于删除无法编译的包的建议,这可能意味着在安装或编译过程中遇到问题,需要处理依赖关系。 我需要检查MoveIt的官方文档。通常,ROS的包文档会托管在ROS Wiki上,或者对应GitHub仓库的README中。例如,MoveIt Calibration可能有一个单独的仓库,或者在MoveIt的主仓库中有相关说明。 另外,手眼标定在ROS中通常涉及到camera_robot_calibration这样的包,或者使用industrial_calibration等工具。不过具体到MoveIt Calibration,可能需要查找是否有专门的工具或教程。 考虑到用户使用的是Humble版本,需要确认这些资料是否适配该版本。ROS的不同版本有时会有差异,特别是Humble是比较新的版本,属于ROS 2的版本,所以需要确保资料对应ROS 2而不是ROS 1。 可能的步骤包括: 1. 查看MoveIt官方文档中关于Calibration的部分,特别是针对Humble的版本。 2. 检查是否存在名为moveit_calibration的ROS包,或者相关的仓库。 3. 寻找官方教程或示例,例如在MoveIt Tutorials中是否有相关内容。 4. 考虑用户可能遇到的编译问题,提供解决建议,比如如何处理依赖或删除有问题的包。 在回答时,需要确保结构清晰,分点说明,并引用相关资源。同时,根据用户提供的引用,可能需要提到如何处理编译问题,比如删除无法编译的包,但需要确认这一步骤是否适用于MoveIt Calibration的情况。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步探索,比如询问标定步骤、常见问题处理等。</think>关于ROS Humble版本中MoveIt Calibration的资料和教程,以下是关键信息及建议: ### 1. 官方文档与资源 - **MoveIt Calibration Package**: 目前针对Humble版本的MoveIt Calibration仍处于开发阶段,官方文档未单独列出完整教程。但可通过以下方式获取信息: - 查阅GitHub仓库的`README`文件(如[`moveit_calibration`](https://github.com/ros-planning/moveit_calibration)),了解功能与基本用法[^1]。 -ROS Wiki中搜索关键词“MoveIt Calibration”或“Hand-Eye Calibration”,筛选Humble版本相关内容。 ### 2. 替代方案与工具 - **手眼标定通用方法**: - 使用`easy_handeye2`包(ROS 2兼容版本),支持眼在手(Eye-in-Hand)和眼在外(Eye-to-Hand)标定,提供可视化界面。安装命令: ```bash sudo apt-get install ros-humble-easy-handeye2 ``` - 工业级标定工具`industrial_calibration`,需手动编译适配Humble[^1]。 ### 3. 编译问题处理 若遇到包编译失败(如依赖缺失或版本冲突): 1. 定位问题包路径(例如`./ws_moveit/src`)。 2. 删除无法编译的包: ```bash cd ./ws_moveit/src rm -rf <problematic_package_name> ``` 3. 重新运行`colcon build`[^1]。 ### 4. 示例代码片段 ```python # 手眼标定启动文件示例(需根据实际传感器调整) from launch import LaunchDescription from launch_ros.actions import Node def generate_launch_description(): return LaunchDescription([ Node( package=&#39;easy_handeye2&#39;, executable=&#39;calibrator&#39;, parameters=[{&#39;tracking_base_frame&#39;: &#39;robot_base&#39;}] ) ]) ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值