Baxter机器人 Moveit!与gazebo学习

本文详细介绍了如何在Gazebo仿真环境中配置和操作Baxter机器人,包括网络设定、启动Gazebo、导入模型、使能机器人、运行关节轨迹服务器及Moveit配置等步骤。

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  • 第一步,网络设定

编辑网络链接ipv4为与Baxter机器人同一网段,Baxter机器人为10.1.1.12,并启动baxter.sh sim仿真,设置环境。

   $ cd ~/ros_ws/
   $ ./baxter.sh
  • 第二步,启动启动终端,打开Baxter Gazebo,需要导入models,否则模型会很黑
$ roslaunch baxter_gazebo baxter_world.launch

为保障模型顺利加载,需要将模型文件库下载并放置在~/.gazebo/models,在主文件夹下,按ctrl+h打开隐藏文件,新建models,导入在https://bitbucket.org/osrf/gazebo_models/downloads/中下载的模型文件。

如果gazebo无法正常加载,ctrl+c,并在终端输入ps,kill,对应的进程编号PID。

  • 第三步,打开Baxter Moveit! 但要先打开joint_trajectory_action_server.py,否则gazebo与moveit无法通信,一定要先让机器人使能否则关节跟踪服务器无法运行
$ rosrun baxter_tools enable_robot.py -e
$ rosrun baxter_interface joint_trajectory_action_server.py
$ roslaunch baxter_moveit_config baxter_grippers.launch
  • 第四步,开始写Moveit的程序,控制机械臂运动

可以先用运动学运动到你先要的位置,然后打印关节状态

 $ rostopic echo /robot/joint_states

 

<think>好的,我需要帮助用户了解如何在Baxter机器人上设置初始关节和目标关节的角度,以避免自碰撞并完成路径规划。首先,我得回忆Baxter机器人的基本结构。Baxter有7自由度的双臂,每个手臂有七个关节,这使得它在灵活性上很高,但同时也增加了自碰撞的风险。 接下来,用户提到的初始和目标关节角度设置是关键。我需要考虑Baxter的运动学模型,以及如何通过关节角度的选择来避开自身结构。可能需要参考一些运动规划的方法,比如逆运动学或者基于采样的算法如RRT。 然后,避免自碰撞方面,可能需要检查机器人的工作空间,使用碰撞检测算法。比如,在路径规划过程中,实时检测各连杆之间的距离,确保它们不低于安全阈值。这里可能涉及到包围盒或距离计算的算法。 路径规划部分,用户可能需要了解如何将初始和目标配置连接起来,同时避开障碍和自碰撞。可能需要结合运动规划库,比如MoveIt!,或者提到的MTC方法,将问题分解成子问题来处理。例如,生成器阶段确定可能的关节配置,传播器处理中间路径,连接器确保平滑过渡。 还要考虑引用用户提供的资料。比如,引用[3]中的MTC方法,将复杂规划分解为阶段,这可能适用于Baxter的路径规划。另外,引用[1]中的优化方法可能涉及到轨迹和约束的处理,比如稳定性约束,这在设置关节角度时需要考虑动力学因素。 用户可能需要具体的步骤或参数设置建议。例如,如何定义关节角度的安全范围,使用哪些工具进行仿真(如Gazebo),以及如何集成碰撞检测算法。同时,可能需要提到实际应用中的挑战,比如计算效率、局部极小值问题,以及如何通过优化算法解决。 最后,生成相关问题时,需要覆盖用户可能感兴趣的扩展方向,比如具体算法实现、工具使用、动态环境下的调整,以及实际案例。这有助于用户进一步深入学习。</think>### Baxter机器人关节角度设置路径规划方法 Baxter机器人采用7自由度冗余机械臂设计,其关节角度设置需同时满足末端执行器位姿约束和自碰撞规避要求[^1]。以下是实现安全路径规划的关键步骤: 1. **初始/目标配置定义** - 使用逆运动学计算满足目标位姿的关节角度集合: $$ q_{goal} = \arg\min_q \| f(q) - x_{desired} \|^2 + w \cdot \| q - q_{neutral} \|^2 $$ 其中$q_{neutral}$为中间姿态,$w$为权重系数,用于优化关节运动平滑性[^3] 2. **自碰撞检测建模** - 建立连杆包围盒层级结构: ```python baxter_collision_models = { 'left_arm': [Cylinder(r=0.1,h=0.3), Sphere(r=0.15)...], 'right_arm': [...] } ``` - 实时计算关节间最小距离: $$ d_{min} = \min_{i,j} \text{dist}(Link_i(q), Link_j(q)) $$ 3. **路径规划实现** 采用改进RRT*算法: ```python def plan_path(q_start, q_goal): tree = initialize_tree(q_start) while not reached_goal: q_rand = sample_configuration() if check_collision(q_rand): continue q_near = find_nearest_node(tree, q_rand) q_new = steer(q_near, q_rand) if validate_edge(q_near, q_new): tree.add_edge(q_near, q_new) return extract_path(tree) ``` 4. **运动约束处理** - 关节限位约束:$q_i^{min} \leq q_i \leq q_i^{max}$ - 速度连续性约束:$\dot{q}(t) \leq \dot{q}_{max}$ - 动态避障约束:$\frac{\partial d_{min}}{\partial t} > -v_{safe}$
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