遨博协作机器人ROS开发 - 自定义运动学求解器算法插件
目录
一、简介
二、环境版本
三、学习目标
四、知识储备
五、任务实施
六、任务拓展
七、课堂小结
八、课后练习
一、简介
大家好，欢迎关注遨博学院带来的系列技术分享文章（协作机器人ROS开发），今天我们来学习一下“自定义运动学求解器算法插件”。
二、环境版本
- 主机系统版本：Windwos10 64位
- 处理器型号：Intel-i7
- 虚拟机版本：VMware Workstation 16 Pro
- 虚拟机系统：Ubuntu 18.04.6 LTS
- ROS版本：Melodic
三、学习目标
四、知识储备
下面开始介绍本节内容的知识点：
1.MoveIt!插件机制
MoveIt!是ROS中一个重要的集成化开发平台，由一系列功能包组成，提供运动规划、操作控制、3D感知、运动学等功能模块，是ROS社区中使用度排名前三的功能包，目前已经支持AUBO-E5机械臂。
MoveIt!中集成了众多工具集软件，集成了各种库，包括：
运动规划（Motion Planning）：MoveIt!只需提供机器人URDF模型，就可以调用几大运动规划库的规划算法（如OMPL，SBPL，CHMOP），自动生成机器人运动轨迹。
轨迹插值（Trajectory Processing）：由于大多数规划器只能返回一系列路径点，MoveIt!可以根据机器人的控制参数（速度、加速度限制等）重新处理路径，生成一条带有时间戳、位置、速度、加速度信息的完整轨迹。
操作（Manipulation）：根据识别的物体生成一系列动作抓取物体（pick-and-place）目前MoveIt!本身这部分功能还比较弱，不涉及任何反馈、动力学、re-grasp等操作问题。
3D感知（Perception）：可以利用传感器采集的点云或深度图像，生成用于碰撞检测的OctoMap，OctoMap为八叉树形式表示点云，可以大大降低存储空间，同时，这些3D OctoMap也可以依据贝叶斯准则不断实时更新。这样，机器人就可以避开真实世界的障碍物了。
运动学（Kinematics）：目前可以支持多种运动学求解器，如OpenRave的封闭解ikfast、Orocos的数值解KDL、考虑关节极限的数值解Trac_ik、用户自己定义的基于service的求解器。
碰撞检测（Collision Checking）：碰撞检测是运动规划的一大难题，如果采用基于采样的规划算法，那么需要对每个采样点做有效性判断，这时候就需要进行碰撞检测。所以，运动规划需要提供一个高效的碰撞检测算法。FCL（Flexible Collision Library），可以非常快速地实现各种几何体（3D面片、OctoMap、基本几何体）的碰撞检测。
控制（Control）：属于机器人控制接口，可以让MoveIt!发布机器人需要的控制指令。
交互（Interaction）：MoveIt!给开发者提供了三种交互方式，直观的RViz图形界面、快速编程的Python、丰富的高级功能的C++。
如右图所示，MoveIt!中的众多功能都使用插件机制集成，并提供了丰富的接口。这样用户可以方便的覆写插件功能，而无需接触框架的核心。
2.MoveIt!运动学求解插件
运动学插件作为重要的功能模块，目前使用的主要有以下3个。
（1）KDL
KDL（Kinematics and Dynamics Library）是MoveIt!中的默认运动学插件，其有自己的优缺点，优点在于可求解封闭情况下逆运动，缺点在于速度慢，同时可能找不到解。
（2）TRAC-IK
TRAC-IK和KDL类似，也是一种基于数值解的运动学插件，但是在算法层面上进行了很多改进，求解效率高了很多。可以直接使用以下命令安装：
（3）IKFAST
IKFAST是一种基于解析算法的运动学插件，可以求解任意复杂运动链的运动学方程并保证每次求解的一致性，整体来说，IKFAST比较稳定快速，一般5us的速度可完成运算。
3.MoveIt!运动插件开发方法
MoveIt!并不提供算法源码，只是将算法按照约定的方法进行封装，算法是数学模型的代码实现，和MoveIt!本身并没有关系，如果需要集成功能算法到MoveIt!中，需要编写接口文件，如下图所示，满足MoveIt!的插件规范即可，然后向move_group进行注册，这样使用时即可通过yaml或launch文件进行直接的调用。
如图所示。
planning_interface是由moveit_core_package的核心库提供，提供一个标准的协议接口，方便用户集成其他算法。
PlannerConfigurationSettings用于配置参数。
PlanningContext用于规划算法的具体实现。
PlannerManager用于向MoveIt!注册插件，并告知MoveIt!此插件的作用。
PlannerManager实现时核心调用接口是Register，目的是进行注册。
PlanningContext实现时核心调用接口是solve，包含具体的运动规划算法。
4.自定义运动规划算法的实现
自定义一个LERPInterface类，主要内容是重构接口函数，完成自定义的运动规划算法，在类中重点是实现两个函数。
（1）solve函数，这是运动规划算法的主要调用接口，通过输入运动规划场景、运动规划的起始和终止位置，返回运动规划结果。
（2）interpolate函数，这是运动规划算法的具体实现函数，包含具体的算法。
自定义一个LERPPlanningContext类，这个类继承自MoveIt!提供的planning_interface::PlanningContext，实现了两个不同输入条件下的solve函数，terminate终止运动函数、clear清除缓存函数，如下列代码片段所示。
自定义一个LERPPlannerManager 类，这个类继承自MoveIt!提供的planning_interface::PlannerManager，其中，initialize实现了算法初始化、canServiceRequest实现该插件是否可以应答运动规划的请求、getDescription实现了获取运动规划器的字符串描述、getPlanningAlgorithms实现了获取运动规划算法的名称、getPlanningContext实现对避障状态配置。
如下列代码片段所示。
五、任务实施
接下来，我们来看下替换默认运动学求解器算法插件为自定义插件，控制虚拟机器人运动，验证算法的有效性的演示。
14.自定义运动学求解器算法插件
六、任务拓展
恢复默认配置。
完成更换自定义运动学求解器算法插件后，修改配置文件，将运动学插件更换为默认运动学求解器插件，分析相关配置文件的参数含义。
七、课堂小结
下面我们进行课堂小结：
MoveIt!的功能大部分都是以插件的形式提供，并提供了开发接口，运动学、碰撞检测、路径规划等功能都可以让用户将自己的算法移植到ROS中，完成对机器臂数学计算的验证。
八、课后练习
最后给大家布置两道课后习题。
1.在ROS中，分别更换运动学算法插件为KDL、TRAC-IK、IKFAST，完成相同路径的轨迹规划，对比AUBO-E5机械臂在不同运动学求解器下的路径效果。
2.按照例程编写一个运动学求解器算法插件，熟悉开发流程。
在接下来的ROS课程中，我们会讲解Intel RealSense深度相机ROS驱动开发，欢迎持续关注。
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