R2机器人加载棋盘与棋子模型,对urdf、sdf的解释(区分srdf)

1、概述

urdf、sdf、srdf文件都属于xml的规范格式,解释分别如下:
urdf(unified robot description format)叫做"统一机器人描述格式",主要目的就是提供一种尽可能通用的机器人描述规范,这样对于机器人的描述就可以互相移植,比较方便。

sdf(simulation description format)能够描述机器人、静态和动态物体、照明、地形甚至物理学的各方面的信息。sdf可以精确描述机器人的各类性质,除了传统的运动学特性之外,还可以为机器人定义传感器、表面属性、纹理、关节摩擦等,还提供了定义各种环境的方法,包括环境光照、地形,OpenStreetMaps中的街道以及The Prop Shop中提供的任何模型
从仿真角度讲,urdf文档不能描述不属于机器人的属性,即使其可能与机器人仿真十分相关,如环境光线、机器人在世界坐标系下的位姿、多个机器人之间的相对位姿等,算是对urdf的补充升级。

srdf(semantic robot description format)叫做"语义机器人描述格式",是MoveIt针对控制机器人关节运动使用的一种机器人描述文件格式。有兴趣的可以查阅:ROS仿真R2机器人之安装运行及MoveIt的介绍 
使用命令:

rosrun moveit_setup_assistant moveit_setup_assistant

就可以打开MoveIt辅助安装工具,其中就有加载和生成srdf文件的操作。主要内容包括,关节组(joint groups),默认状态配置(default robot configurations),额外的碰撞检测信息(additional collision checking information)额外的坐标系变换(additional transforms)等

我们重点来讲解下urdf对机器人的描述格式文件,连杆是带有质量属性的刚体,也就是不能发生形变,比如手臂,而关节是连接、限制两个刚体相对运动的结构,可以旋转,比如人的腕关节。关节也叫运动副。通过关节将连杆依次连接起来,就构成了一个个运动链,主要包括如下内容:

机器人模型的运动学与动力学描述
机器人的几何表示
机器人的碰撞模型 

2、urdf示例

 比如一个简单的描述如下:

<?xml version="1.0"?>
<robot name="mybot">  <link name="base_link">    <visual>      <geometry>        <cylinder length="0.8" radius="0.1"/>      </geometry>    </visual>  </link>
</robot>

那么这个机器人的名称叫mybot,link属性就是连杆的意思,所以是一根名为base_link的连杆,visual是可视化节点,geometry是几何学,对机器人关节的描述,这里就是该连杆的形状是cylinder圆柱体,其长度为0.8、横截面半径为0.1。
单位制度采用的是"米-千克-秒",所以上面的长度和半径的大小是0.8米和0.1米。

上面的示例是一个连杆,再来看一个带关节的连接两个连杆的机器人:

<?xml version="1.0"?>
<robot name="mybot2"><link name="link_0"><visual><geometry><cylinder length="0.8" radius="0.1"/></geometry></visual></link><link name="link_1"><visual><geometry><cylinder length="0.8" radius="0.1"/></geometry></visual></link><joint name="joint_0" type="revolute"><axis xyz="0 0 1"/><limit effort="100.0" lower="0.0" upper="0.5" velocity="0.5"/><origin rpy="0 0 0" xyz="0.0 0.0 0.3"/><parent link="link_0"/><child link="link_1"/></joint>
</robot>

这里可以看到增加了一个名为joint_0的关节,类型是revolute,也就是说是可以旋转的。定义中我们知道是用来连接两个连杆的,可以叫做父连杆和子连杆,这里的父连杆是名为link_0,子连杆是名为link_1。
其中类型除了revolute之外还包括以下几种:

continuous:旋转,不受限制
revolute:旋转,转动角度受到限制
prismatic:平滑的
fixed: 固定关节
floating: 浮动关节,允许六个自由度的运动

3、棋盘与棋子

接下来我们看下sdf在实际当中的应用,我们在仿真平台中看下如何给下棋机器人画一个棋盘和棋子。下面一些代码是沿着上一篇文章的一些代码,是针对机器人的一些操作,有兴趣的可以一起看过来

3.1、bash操作

cd ~/chessbot/src
gedit r2_cli.py
#!/usr/bin/env python
import sys,rospy,tf,moveit_commander,random
from geometry_msgs.msg import Pose,Point,Quaternionclass R2Wrapper:def __init__(self):self.group={'left':moveit_commander.MoveGroupCommander('left_arm'),'right':moveit_commander.MoveGroupCommander('right_arm')}def setPose(self,arm,x,y,z,phi,theta,psi):if arm!='left' and arm!='right':raise ValueError("unknow arm:'%s'"%arm)orient=Quaternion(*tf.transformations.quaternion_from_euler(phi,theta,psi))pose=Pose(Point(x,y,z),orient)self.group[arm].set_pose_target(pose)self.group[arm].go(True)if __name__=='__main__':moveit_commander.roscpp_initialize(sys.argv)rospy.init_node('r2_cli',anonymous=True)argv=rospy.myargv(argv=sys.argv)if len(argv)!=8:print('usage:r2_cli.py arm x y z phi theta psi')sys.exit(1)r2w=R2Wrapper()r2w.setPose(argv[1],*[float(num) for num in sys.argv[2:]])moveit_commander.roscpp_shutdown()
chmod u+x r2_cli.py
./r2_cli.py left 0.5 -0.5 1.3 3.14 -1.5 -1.57
./r2_cli.py right -0.4 -0.6 1.4 3.14 -1.5 -1.57
./r2_cli.py left 0.4 -0.4 1.2 3.14 -1.5 -1.57

这里是对机器人做一些移动操作,也可以将这些命令写入到bash文件中,r2.bash

#!/bin/bash
alias r2lhome="./r2_cli.py left 0.5 -0.5 1.3 3.14 -1.5 -1.57"
alias r2rhome="./r2_cli.py right -0.4 -0.6 1.4 3.14 -1.5 -1.57"
alias r2home="r2lhome;r2rhome"

然后通过source ./r2.bash 加载这些别名即可,这样就只需要输入 r2home,机器人就会规划一条通向起始位置的安全路径,并沿着它平滑地移动过去。对大多数机器人来说,一般都会设置一些常用的姿势,这样在日常操作、维护和任务当中都非常的实用方便。

启动一个空白的gazebo仿真界面

cd ~/chessbot
source devel/setup.bash
roslaunch gazebo_ros empty_world.launch

然后将R2机器人给加载进来

cd ~/chessbot
source devel/setup.bash
rosrun gazebo_ros spawn_model -file ~/chessbot/src/1.urdf -urdf -model r2

 接下来可以规划它运动了

cd ~/chessbot
source devel/setup.bash
roslaunch mybot move_group.launchcd ~/chessbot
source devel/setup.bash
cd ~/chessbot/src
source ./r2.bash
r2home

3.2、画棋盘

gedit chess_board.sdf
<?xml version='1.0'?>
<sdf version='1.4'>
<model name='box'>
<!--<pose frame=''>1 0 2 0 0 0</pose>--><static>true</static><link name='link'><collision name='collision'><geometry><box><size>0.5 0.5 0.02</size></box></geometry><surface><friction><ode><mu>0.1</mu><mu2>0.1</mu2></ode></friction><contact><ode><max_vel>0.1</max_vel><min_depth>0.001</min_depth></ode></contact></surface></collision><visual name='visual'><geometry><box><size>0.5 0.5 0.02</size></box></geometry></visual></link>
</model>
</sdf>

加载进来看下:

rosrun gazebo_ros spawn_model -file ~/chessbot/src/chess_board.sdf -sdf -model box

这里就是在sdf节点下,最常见的就是model节点,可以进行嵌套,这样就可以插入多个机器人了。可以看到节点属性比urdf多了,这也是其中一部分的节点,其余的还有light灯光效果,gravity重力加速度,scene场景参数,比如背景、阴影等,kinematic运动学等等。
其中static表示这个东西是静态的不能移动,pose可以自定义位姿,geometry里面定义物体的大小(长宽高),collision碰撞检测里面包括了常见的物理特性,friction摩擦力,里面定义两个摩擦系数,contact节点里面的max_vel表示接触的最大速度,min_depth表示接触的最小深度 

3.3、画棋子

gedit chess_piece.sdf
<?xml version='1.0'?>
<sdf version='1.4'>
<model name='piece'><link name='link'><inertial><mass>0.001</mass><inertial><ixx>0.0000001667</ixx><ixy>0</ixy><ixz>0</ixz><iyy>0.00000001667</iyy><izz>0.0000001667</izz></inertial></inertial><collision name='collision'><geometry><box><size>0.02 0.02 0.04</size></box></geometry><surface><friction><ode><mu>0.4</mu><mu2>0.4</mu2></ode></friction><contact><ode><max_vel>0.1</max_vel><min_depth>0.0001</min_depth></ode></contact></surface></collision><visual name='visual'><geometry><box><size>0.02 0.02 0.04</size></box></geometry></visual></link>
</model>
</sdf>

这里定义了棋子的质量mass为0.001,也就是1克,有一个惯性节点inertial,定义了物体的惯性矩阵,ixx, iyy, izz表示三个方向上的惯性,而ixy, ixz, iyz表示扭矩作用下的惯性力矩。
棋子比较多,我们使用代码循环生成棋子,落在棋盘上,这里会使用到服务,所以我们可以先来查看下有哪些服务列表:rosservice list,挺多的,如下图:

其中我们需要用到/gazebo/delete_model/gazebo/spawn_sdf_model 

gedit spawn_chessboard.py 
#!/usr/bin/env python
import sys,rospy,tf
from gazebo_msgs.srv import *
from geometry_msgs.msg import *
from copy import deepcopyif __name__=='__main__':rospy.init_node("spawn_chessboard")rospy.wait_for_service("gazebo/delete_model")rospy.wait_for_service("gazebo/spawn_sdf_model")delete_model=rospy.ServiceProxy("gazebo/delete_model",DeleteModel)delete_model("chessboard")s=rospy.ServiceProxy("gazebo/spawn_sdf_model",SpawnModel)orient=Quaternion(*tf.transformations.quaternion_from_euler(0,0,0))board_pose=Pose(Point(0.25,1.39,0.90),orient)unit=0.05with open("chess_board.sdf",'r') as f:board_xml=f.read()with open("chess_piece.sdf",'r') as f:piece_xml=f.read()print(s("chessboard",board_xml,"",board_pose,"world"))for row in [0,1,6,7]:for col in xrange(0,8):piece_name="piece_%d_%d"%(row,col)delete_model(piece_name)pose=deepcopy(board_pose)pose.position.x=board_pose.position.x-3.5*unit+col*unitpose.position.y=board_pose.position.y-3.5*unit+row*unitpose.position.z+=0.02s(piece_name,piece_xml,"",pose,"world")

这样就相当于先定位一个棋盘,然后就在棋盘中的对应位置,一个一个的画出棋子了。

加个可执行权限:chmod u+x spawn_chessboard.py
然后执行这个Python文件:./spawn_chessboard.p

success: True
status_message: "SpawnModel: Successfully spawned entity" 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/337321.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

复合机器人作为一种新型的智能制造装备高效、精准和灵活的生产方式

随着汽车制造业的快速发展&#xff0c;对于高效、精准和灵活的生产方式需求日益增强。复合机器人作为一种新型的智能制造装备&#xff0c;以其独特的优势在汽车制造中发挥着越来越重要的作用。因此&#xff0c;富唯智能顺应时代的发展趋势&#xff0c;研发出了ICR系列的复合机器…

第三次面试总结 - 吉云集团 - 全栈开发

&#x1f9f8;欢迎来到dream_ready的博客&#xff0c;&#x1f4dc;相信您对专栏 “本人真实面经” 很感兴趣o (ˉ▽ˉ&#xff1b;) 专栏 —— 本人真实面经&#xff0c;更多真实面试经验&#xff0c;中大厂面试总结等您挖掘 目录 总结&#xff08;非详细&#xff09; 面试内…

QT6 SQLITE3 编译提示“Driver not loaded“

下载64位的 这两个文件放到如下图目录下 编译通过

从像素到洞见:图像分类技术的全方位解读

在本文中&#xff0c;我们深入探讨了图像分类技术的发展历程、核心技术、实际代码实现以及通过MNIST和CIFAR-10数据集的案例实战。文章不仅提供了技术细节和实际操作的指南&#xff0c;还展望了图像分类技术未来的发展趋势和挑战。 一、&#xff1a;图像分类的历史与进展 历史回…

跑代码相关 初始环境配置

是看了这个视频&#xff1a;深度学习python环境配置_哔哩哔哩_bilibili 总结的个人笔记 这个是从零开始配python环境的比较好的经验教程&#xff1a; 深度学习python的配置&#xff08;Windows&#xff09; - m1racle - 博客园 (cnblogs.com) 然后关于CUDA和cuDNN&#xff…

专业课128分总分400+南京理工大学818信号系统与数字电路南理工考研经验分享

专业课128分总分400南京理工大学818信号系统与数字电路南理工电光院考研经验分享&#xff0c;希望自己的经历对大家有借鉴。 我是在六月底确认自己保不上研然后专心备考的&#xff0c;时间确实比较紧张。虽然之前暑假看了一点高数&#xff0c;但因为抱有保研的期望&#xff0c…

JWT的初级认识

文章目录 一.什么是JWT二.JWT能够做什么1.授权2.信息交换 三.为什么我们使用JWT传统的基于session的认证流程基于JWT认证1.认证流程2.jwt优势 四.JWT的结构是什么Header的组成4.2 Header4.3 Payload4.4 Signature签名目的 五.使用JWT5.1 引入JWT依赖5.2 生成token5.3 根据令牌和…

Java学习笔记-day03-类名.this:内部类引用外部类实例

类名.this是啥意思&#xff1f; 今天在看尚硅谷的课程时里面讲了这么一句话&#xff1a; 集合在遍历时需要先创建一个容器&#xff0c;存放集合的数据&#xff0c;这样做浪费内存 想去验证下&#xff0c;就翻了翻ArrayList的迭代过程源码 在ArrayList的迭代器类Itr&#xff08;…

电子化以后如何申请软件著作权

​ 申请地址&#xff1a;中国版权登记业务平台 附件&#xff1a; 软件著作权设计说明书模板&#xff08;含填写说明&#xff09;.docx 软件著作权源程序模板.docx 软件著作权前期开发说明、合作开发协议、版本说明、法人证明、授权书模板.docx 注册、登录和实名认证 首先访问…

系列十、Java中的八种基本数据类型

一、Java中的八种基本数据类型 1.1、概览 1.2、备注 byte最大值&#xff1a;127 ,byte最小值&#xff1a;-128 short最大值&#xff1a;32767 ,short最小值&#xff1a;-32768 int最大值&#xff1a;2147483647 ,int最小值&#xff1a;-2147483648 long最大值&#xff1a;9…

捕捉小红书开年顶流,品牌快“跟风”上车!

2024年开年&#xff0c;“南方小土豆”纷纷北上&#xff0c;元旦期间哈尔滨收入近60亿元&#xff0c;“冰雪”一跃成为今冬最炙手可热的流行趋势&#xff01; 千瓜数据显示&#xff0c;小红书“冰雪”相关商业笔记同比去年增长649.84%。本期&#xff0c;千瓜将从“冰雪”场景出…

快速了解云计算与云原生

快速了解云计算与云原生 云计算云原生DevOps容器持续交付微服务 云计算 在讲云原生之前&#xff0c;先来讲讲云计算 其中云原生属于技术架构理念&#xff0c;而云计算提供应用所需的基础资源&#xff0c;云计算是云原生的基础&#xff0c;两者是相辅相成的 云计算简单来说&a…