moveit RRT

🕗 发布于 2024-10-10 15:42 c++ 机器人随机森林

在MoveIt中，RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法用于机械臂的轨迹规划。RRT算法是一种基于随机化的路径规划方法，它适用于复杂的高维空间中的路径规划问题。MoveIt集成了多种RRT算法，如RRTConnect和RRTstar，以解决运动规划问题。下面详细说明RRT算法在MoveIt中的应用流程，并通过代码示例展示如何进行机械臂的轨迹规划、轨迹插值以及轨迹控制的整个过程。
一、MoveIt中的RRT算法
1. RRT算法概述
RRT算法的基本流程如下：

初始化树：从起始位置开始，初始化一棵树。
随机采样：在工作空间中随机选择一个目标点。
扩展树：从当前树的节点扩展到随机采样点，尝试连接。
路径检测：如果树的扩展节点与目标点足够接近，则认为找到了路径。
路径优化：在某些变体中，还可以进行路径优化，以改进路径质量。
2. MoveIt中的RRT配置
在MoveIt中，RRT算法的配置通常在moveit_planning_execution.yaml文件中进行。可以选择不同的RRT变体（如RRTConnect或RRTstar），并配置相关参数。

示例配置（moveit_planning_execution.yaml）：

move_group:
planning:
planner_configs:
RRT:
type: "RRT"
...
RRTConnect:
type: "RRTConnect"
...
RRTstar:
type: "RRTstar"
...
...

二、轨迹规划、插值和控制代码示例
1. 轨迹规划
首先，初始化MoveIt接口，并设置目标位置和姿态，然后进行轨迹规划。

C++示例（轨迹规划）：

#include <ros/ros.h>
#include <moveit/move_group_interface/move_group_interface.h>
#include <moveit/planning_interface/planning_interface.h>
#include <moveit/planning_interface/planning_pipeline.h>
#include <geometry_msgs/Pose.h>

int main(int argc, char** argv)
{
ros::init(argc, argv, "moveit_rrt_example");
ros::NodeHandle nh;

// 创建MoveGroup接口对象
moveit::planning_interface::MoveGroupInterface move_group("arm");

// 设置目标位置和姿态
geometry_msgs::Pose target_pose;
target_pose.position.x = 0.4;
target_pose.position.y = 0.1;
target_pose.position.z = 0.4;
target_pose.orientation.x = 0.0;
target_pose.orientation.y = 0.0;
target_pose.orientation.z = 0.0;
target_pose.orientation.w = 1.0;

move_group.setPoseTarget(target_pose);

// 规划路径
moveit::planning_interface::MoveGroupInterface::Plan plan;
bool success = (move_group.plan(plan) == moveit::planning_interface::MoveItErrorCode::SUCCESS);

if (success)
{
ROS_INFO("Planning successful! Executing the plan...");
// 执行路径
move_group.execute(plan);
}
else
{
ROS_ERROR("Planning failed.");
}

return 0;
}

Python示例（轨迹规划）：

import rospy
import moveit_commander
import geometry_msgs.msg

def main():
    rospy.init_node('moveit_rrt_example', anonymous=True)

    # 初始化MoveIt接口
    moveit_commander.roscpp_initialize(sys.argv)
    robot = moveit_commander.RobotCommander()
    scene = moveit_commander.PlanningSceneInterface()
    group_name = "arm"
    move_group = moveit_commander.MoveGroupCommander(group_name)

    # 设置目标位置和姿态
    target_pose = geometry_msgs.msg.Pose()
    target_pose.position.x = 0.4
    target_pose.position.y = 0.1
    target_pose.position.z = 0.4
    target_pose.orientation.x = 0.0
    target_pose.orientation.y = 0.0
    target_pose.orientation.z = 0.0
    target_pose.orientation.w = 1.0

    move_group.set_pose_target(target_pose)

    # 规划路径
    plan = move_group.plan()

    if plan:
        rospy.loginfo("Planning successful! Executing the plan...")
        # 执行路径
        move_group.execute(plan, wait=True)
    else:
        rospy.logerr("Planning failed.")

    moveit_commander.roscpp_shutdown()

if __name__ == "__main__":
    main()

2. 轨迹插值

在轨迹规划中，插值是指在规划的路径上生成更多的中间点，以使运动更加平滑。在MoveIt中，可以通过插值器（如trajectory_processing）来实现这一点。MoveIt的moveit_trajectory_processing库提供了轨迹平滑和插值功能。

C++示例（轨迹插值）：

#include <moveit/trajectory_processing/iterative_smoother.h>
#include <moveit/trajectory_processing/trajectory_tools.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    ros::init(argc, argv, "moveit_rrt_smoothing_example");
    ros::NodeHandle nh;

    // 初始化MoveIt接口
    moveit::planning_interface::MoveGroupInterface move_group("arm");

    // 设置目标位置并规划路径
    geometry_msgs::Pose target_pose;
    target_pose.position.x = 0.4;
    target_pose.position.y = 0.1;
    target_pose.position.z = 0.4;
    target_pose.orientation.x = 0.0;
    target_pose.orientation.y = 0.0;
    target_pose.orientation.z = 0.0;
    target_pose.orientation.w = 1.0;
    move_group.setPoseTarget(target_pose);

    moveit::planning_interface::MoveGroupInterface::Plan plan;
    move_group.plan(plan);

    // 平滑轨迹
    trajectory_processing::IterativeSmoother smoother;
    smoother.setGroupName("arm");
    trajectory_processing::Trajectory trajectory_smooth;
    smoother.smoothTrajectory(plan.trajectory_, trajectory_smooth);

    // 执行平滑后的轨迹
    move_group.execute(trajectory_smooth);

    return 0;
}

Python示例（轨迹插值）：

import rospy
import moveit_commander
import moveit_commander
from moveit_commander import RobotCommander, PlanningSceneInterface, MoveGroupCommander
from moveit_commander import RobotCommander, PlanningSceneInterface, MoveGroupCommander
from moveit_commander import RobotCommander, PlanningSceneInterface, MoveGroupCommander
from moveit_commander import RobotCommander, PlanningSceneInterface, MoveGroupCommander
from moveit_commander import RobotCommander, PlanningSceneInterface, MoveGroupCommander

def main():
    rospy.init_node('moveit_rrt_smoothing_example', anonymous=True)

    # 初始化MoveIt接口
    moveit_commander.roscpp_initialize(sys.argv)
    robot = moveit_commander.RobotCommander()
    scene = moveit_commander.PlanningSceneInterface()
    group_name = "arm"
    move_group = moveit_commander.MoveGroupCommander(group_name)

    # 设置目标位置并规划路径
    target_pose = geometry_msgs.msg.Pose()
    target_pose.position.x = 0.4
    target_pose.position.y = 0.1
    target_pose.position.z = 0.4
    target_pose.orientation.x = 0.0
    target_pose.orientation.y = 0.0
    target_pose.orientation.z = 0.0
    target_pose.orientation.w = 1.0
    move_group.set_pose_target(target_pose)
    plan = move_group.plan()

    if plan:
        rospy.loginfo("Planning successful! Smoothing the trajectory...")
        # 平滑轨迹
        smoother = trajectory_processing.IterativeSmoother()
        smoothed_trajectory = smoother.smooth_trajectory(plan)

        # 执行平滑后的轨迹
        move_group.execute(smoothed_trajectory, wait=True)
    else:
        rospy.logerr("Planning failed.")

    moveit_commander.roscpp_shutdown()

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 轨迹控制

一旦获得了规划和插值后的轨迹，可以将其发送到机械臂控制器以执行。MoveIt的MoveGroupInterface提供了直接执行规划轨迹的方法，可以通过move_group.execute函数完成。

C++代码（轨迹执行）：

if (success)
{
    ROS_INFO("Planning successful! Executing the plan...");
    move_group.execute(trajectory_smooth);
}
else
{
    ROS_ERROR("Planning failed.");
}

Python代码（轨迹执行）：

if plan:
    rospy.loginfo("Planning successful! Executing the plan...")
    move_group.execute(smoothed_trajectory , wait=True)
else:
    rospy.logerr("Planning failed.")

总结

通过上述过程，使用MoveIt中的RRT算法进行机械臂的轨迹规划、插值和控制。首先，通过配置RRT算法的参数进行规划；然后，使用插值技术优化轨迹；最后，将规划和优化后的轨迹发送到控制器以执行。这样可以确保机械臂以平滑、准确的路径进行运动。

原文地址：https://blog.csdn.net/ZPC8210/article/details/142813589

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