运动规划 (Motion Planning): MoveIt! 与 OMPL

标签：调整   post   lazy   list   fast   pre   定义   实现   matrix   

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最近有不少人询问有关MoveIt!与OMPL相关的话题，但是大部分问题都集中于XXX功能怎么实现，XXX错误怎么解决。表面上看，解决这些问题的方法就是提供正确的代码，正确的编译方法，正确的运行步骤。

然而，这种解决方法只能解决这个特定的问题，而且解决之后我们也无法学到一些实际的东西。要想彻底明白，需要从源头入手，也就是说，不要问“MoveIt! 怎么把机械手从空间一个点移到另一个点？“，而是要问”MoveIt! 为什么能把机械手从空间一个点移到另一个点？“。 这一点明白之后，遇到类似的问题，才能从容应对。同理，这不仅适用于MoveIt，也同样适用于其他任何ROS功能。

所以，下文中我们会见到一些具体的例子，但整体上，更倾向于宏观的概念和一些基础的方法，希望对大家能有所帮助。这里的帮助指的是增强对运动规划和Moveit, OMPL的整体理解，而非局限于完成某一个功能，编译运行某一个文件。


RRT) 和 Probabilistic Roadmap (PRM)了, 当然，这两个是比较老的，还有很多其他新算法。

• OMPL能做什么？ 简单说，就是提供一个运动轨迹。给定一个机器人结构(假设有N个关节)，给定一个目标(比如终端移到xyz)，给定一个环境，那么OMPL会提供给你一个 轨迹，包含M个数组，每一个数组长度是N，也就是一个完整的关节位置。沿着这个轨迹依次移动关节，就可以最终把终端移到xyz，当然，这个轨迹应当不与环 境中的任何障碍发生碰撞。
• 为什么用OMPL？ 运动规划的软件库和算法有很多，而OMPL由于其模块化的设计和稳定的更新，成为最流行的规划软件库之一。很多新算法都在OMPL开发。很多其他软件（包括ROS/MoveIt）都使用OMPL做运动规划。

1.3. 逆运动学 (Inverse Kinematics)

• 什么是逆运动学(IK)？简单说，就是把终端位姿变成关节角度，q=IK(p)。p是终端位姿(xyz)，q是关节角度。
  

  cd path_to_catkin_ws/src
  catkin_create_pkg lwr_description
  cd lwr_description
  mkdir urdf

  将下载好的lwr_simplified.urdf放入urdf文件夹中，这样一个urdf package便创建好了。
  
  2.2 MoveIt!配置助手 (MoveIt! Setup Assistant)
  2.2.1 打开MoveIt! Setup Assistant

  roslaunch moveit_setup_assistant setup_assistant.launch

  
  MoveIt! Setup Assistant 是一个图形界面，可以让我们不用写代码看代码，直接用鼠标点击就可以配置机器人的运动规划所需要的信息。点击Create New MoveIt Configuration Package来创建新的配置包，选择刚刚下载的urdf，然后点击Load Files 载入文件。
  
  2.2.2 创建碰撞免检矩阵(ACM)
  
  点击Setup Assisant的左边第二项‘Self-Collisions‘，在这里我们将创建碰撞免检矩阵(Avoid Collision Matrix, ACM)。再次强调，怎么创建很简单，点击一下‘Regenerate Default Collision Matrix‘就可以了，问题是，为什么？ACM是做什么的？
  我们知道，碰撞检测是非常复杂的运算过程。对于多关节机械臂或者类人机器人来说，机械结构复杂，肢体多，碰撞检测 需要涉及很多的空间几何计算。但是对于刚体机器人来说，有些肢体之间是不可能发生碰撞的，比如原本就相邻的肢体，比如类人机器人的脚和头。这里生成的 ACM就是告诉我们，这个URDF所描述的机器人，哪些肢体之间是不会发生碰撞的。那么在之后的碰撞检测算法中，我们就可以略过对这些肢体之间的检测，以 提高检测效率。
  
  2.2.3 创建虚拟关节 (Virtual Joints)
  在Setup Assistant 第三项Virtual Joints里面，我们要创建所谓的虚拟关节。这个虚拟关节，可以理解为一个连接机器人和世界的关节。
  
  
  一般来说，Virtual Joint Name我们命名为‘world_joint’，而‘Child Link‘指的是我们要把‘世界’和机器人的那个部位连接，那么很显然我们选择基座‘base‘。‘Parent Frame Name’，是世界坐标的名字，在ROS中一般叫‘world_frame‘。关节类型 Joint Type, 很显然这里我们选择固定Fixed. 代表机器人相对于世界是固定的。而另外两种, Planar指的是平面移动底座(xy平面+角度)，用于移动机器人比如PR2；
  
   
  还有一种Floating, 指的是浮动基座(xyz position+orientation)，比如类人机器人。
   
  2.2.4 创建规划群 (Planning Groups)
  创建Planning Group是MoveIt的核心之一。首先，点击Add Group, 我们会看到一个界面，如下图，
  
  
  那么这些都是什么呢？
  • Group Name: 不用多说，名字。。。我们就叫Arm。
  • Kinematic Solver: 运动学求解工具，这个就是负责求解正向运动学(Forward Kinematics)和逆运动学(IK, 见1.3节)的。 一般我们选用KDL， The Kinematics and Dynamics Library。这是一个运动学与动力学的库，可以很好的解决6自由度以上的单链机械结构的正逆运动学问题。当然你也可以用其他IK Solver, 比如SRV或者IK_FAST，甚至你可以自己开发新的Solver然后插入进来，如果有空，我以后会发帖讲解如何创建新的运动学求解库并插入到MoveIt。
  • Kin. Search Resolution: 关节空间的采样密度
  • Kin. Search TImeout: 求解时间
  • Kin. Solver Attempts: 求解失败尝试次数，一般来说这三项使用默认值就可以。你也可以根据具体需要做出适当调整。

  接下来，我们要正式创建这个组群，有很多不同的方法，Add Joints, Add Links, Add Kin. Chain, Add Subgroups。我们这里选择‘Add Kin. Chain‘，这样我们可以清楚的看到整个机器人的机械机构，
  
  
  在正中方我们可以看到这个机械臂的结构，一个link接着一个 link。下方我们可以看到有‘Base Link‘和‘Tip Link‘，我们选择‘lwr_arm_0_link‘作为Base，选择‘lwr_arm_7_link‘作为Tip. 然后点击Save，这样一个规划组群就创建好了。同样的，我们可以再创建一个手的组群(Hand)，这一次我们用Add Links，然后选择‘lwr_arm_7_link‘。
  
  
  
  2.2.5 创建机器人预设位姿 (Robot Poses)
  在Setup Assistant 第五项, ‘Robot Poses’，我们创建预设的机器人位姿。点击‘Add Pose’，我们为机械臂创建一个向上直立的位姿UpRight，选择Planning Group为Arm。可以看到很多滚动条，全设为0就是垂直向上的位姿。然后点击保存。当然，你可以根据需要设置其他不同位姿。
  
  
  2.2.6 配置终端控制器(End Effectors)
  终 端控制器，就是机械臂的手，以后用来在工作环境中直接控制的部位。我们添加一个叫做HandEff的终端控制器，End Effector Group选择之前创建好的Hand，Parent_Link选择机械臂的最后一个肢体lwr_arm_7_link。Parent Group选择Arm。
  
  
  2.2.7 配置被动关节(Passive Joints)
  所谓被动关节，就是指现实中不配置电机的关节，也就是不会出现在机器人的Joint State Msg里，以避免MoveIt与JointState出现匹配错误。这里我们的LWR机械臂并没有此类被动关节，所以可以直接跳过。
  
  2.2.8 生成配置文件(Configuration Files)
  最后一步，在Configuration Package Save Path里面选择一个保存地址，一般我们把他放在path_to_catkin_ws/src/lwr_moveit_config然后点击Generate Package，这样一个完整的MoveIt Configuration Package就创建好了！先不要急着运行，我们先来看看都生成了哪些东西，还有一些重要的配置参数都是在哪定义的。
  
  三. MoveIt 配置包详解
  打开刚刚创建好的lwr_moveit_config文件夹，我们发现有config和launch两个文件夹。3.1 MoveIt! 配置文件先看config，里面有
  • fake_controllers.yaml：这是虚拟控制器配置文件，方便我们在没有实体机器人，甚至没有任何模拟器（如gazebo）开启的情况下也能运行MoveIt。
  • joint_limits.yaml：这里记录了机器人各个关节的位置速度加速度的极限，这些都会被用于以后的规划中。
  • kinematics.yaml：这里就是上一章2.2.4里面设置的东西，用于初始化运动学求解库
  • lwr.srdf：这个是一个重要的MoveIt配置文件，我们将在下一节详解。
  • ompl_planning.yaml：这里是配置OMPL各种算法的各种参数。
  3.2 SRDF文件
  SRDF是moveit的配置文件，配合URDF使用。打开lwr.srdf，
  
  我 们可以看到这是一个xml格式的配置文件，根是robot，并有一个属性值name=‘lwr‘。下面各个项目应该很明显，就是我们刚刚在Setup Assistant里面所设置的东西，包含了组群，位姿，终端控制器，虚拟关节，以及碰撞免测矩阵ACM的定义。理论上，只要有了srdf和urdf，我 们就可以完全定义一个机器人moveit信息。
  
  
  3.3 Launch文件
  下面，我们看看launch文件夹，一打开发现有很多文件，瞬间不想看了。。不要急，我们来看看几个重要的文件。
  
  3.3.1 demo.launch
  demo是运行的总结点，打开我们可以看到他include了其他的launch文件。其中第14行说，如果有需 要，发布静态的tf。比如说，你的机器人基座不在世界坐标的原点，你可以发布一个静态tf来描述机器人在世界坐标中的位置。第17-21行，就是我们发布 虚拟机器人状态的地方了，当然，如果你有实体机器人或者有gazebo之类的模拟器，你需要去掉这一部分，有其他相应的节点来发布机器人状态。26-32 行运行了另一个moveit重要的节点，move group。
  
  3.3.2 move_group.launch
  顾名思义，move group的功能是让一个规划组群动起来。怎么动，那就要做运动规划了，在move_group.launch第24-26行定义了运动规划库的使用，我 们可以看到，默认的是使用ompl运动规划库。同样的，如果以后有时间，我会发帖详解如何创建新的运动规划库插件并让moveit使用其他的运动规划算 法。其他的都是设置一些基本参数，暂时可以略过。
  
  3.3.3 planning_context.launch
  这里我们可以看到，定义了所使用的urdf和srdf文件，以及运动学求解库。不建议手动更改这些，但是如果你需要使用不同的urdf，srdf，可以在这里更改。
  
  3.3.4 setup_assistant.launch
  如果你需要更改一些配置，那么可以直接运行
  
  复制代码

  roslaunch lwr_moveit_config setup_assistant.launch

  这样就可以基于当前设置做更改，而不是重新设置。
  
  四. 运行MoveIt!
  
  4.1 Launch Demo
  现在我们可以来尝试运行moveit了！
  
  复制代码

  roslaunch lwr_moveit_config demo.launch

   
  等待几秒，当看到 All is well! Everyone is happy! You can start planning now! 的时候，就代表启动成功了。我们可以看到一个Rivz窗口，左下角有一个运动规划MotionPlanning模块。
  
  
  第一个进入视野的就是Planning Library, OMPL。没错，这里告诉你当前用的是OMPL运动规划算法。在中间的下来菜单里面有很多的具体算法，之后你可以尝试不同的算法，看看他们的区别。
   
  4.2 选择目标位姿
  如果如上文第二章中设置，你会在rviz主窗口中看到一个互动标记位于机械臂终端位置。移动这个标记到另外一个地方，你可以看到一个橙色的目标位姿(每一次移动标记，就运行了一次逆运动学IK求解过程)。
  
  同样的，你也可以在MotionPlanning模块下的Planning子模块写的Query子模块里面设置随机的或者预设的目标位置。
  4.3 运动规划终于，到了运动规划的时候了。。在Planning子模块中单击
  
  

  [ INFO] [1453481861.884163555]: LBKPIECE1: Attempting to use default projection.
  [ INFO] [1453481861.884336258]: LBKPIECE1: Attempting to use default projection.
  [ INFO] [1453481861.884489778]: LBKPIECE1: Starting planning with 1 states already in datastructure
  [ INFO] [1453481861.884523826]: LBKPIECE1: Attempting to use default projection.
  [ INFO] [1453481861.884547702]: LBKPIECE1: Starting planning with 1 states already in datastructure
  [ INFO] [1453481861.884564358]: LBKPIECE1: Attempting to use default projection.
  [ INFO] [1453481861.884587404]: LBKPIECE1: Starting planning with 1 states already in datastructure
  [ INFO] [1453481861.884604829]: LBKPIECE1: Attempting to use default projection.
  [ INFO] [1453481861.884626253]: LBKPIECE1: Starting planning with 1 states already in datastructure
  [ INFO] [1453481861.905034917]: LBKPIECE1: Created 99 (46 start + 53 goal) states in 88 cells (45 start (45 on boundary) + 43 goal (43 on boundary))
  [ INFO] [1453481861.905633020]: LBKPIECE1: Created 87 (33 start + 54 goal) states in 76 cells (31 start (31 on boundary) + 45 goal (45 on boundary))
  [ INFO] [1453481861.913846457]: LBKPIECE1: Created 126 (76 start + 50 goal) states in 115 cells (75 start (75 on boundary) + 40 goal (40 on boundary))
  [ INFO] [1453481861.914639489]: LBKPIECE1: Created 220 (72 start + 148 goal) states in 201 cells (70 start (70 on boundary) + 131 goal (131 on boundary))
  [ INFO] [1453481861.948016518]: ParallelPlan::solve(): Solution found by one or more threads in 0.063719 seconds

  我们可以看到，本次运动规划使用了LBKPIECE算法，并且使用了4线程并行规划，规划时间为1

  (noname)+++++
  * obs1.dae
  1
  mesh
  24 12
  -0.0315993 0.126397 -0.0315993
  -0.0315993 -0.126397 -0.0315993
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  -0.0315993 -0.126397 0.0315993
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  -0.0315993 -0.126397 0.0315993
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  -0.0315993 0.126397 0.0315993
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  8 9 10
  11 8 10
  12 13 14
  12 14 15
  16 17 18
  19 16 18
  20 21 22
  20 22 23
  0.7 0 0.8
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  0.5 0 0 1
  * obs2.dae
  1
  mesh
  24 12
  -0.0315993 0.126397 -0.0315993
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  -0.0315993 -0.126397 0.0315993
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  0.0315993 -0.126397 -0.0315993
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  0.0315993 0.126397 0.0315993
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  1 3 2
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  19 16 18
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  20 22 23
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  0.5 0 0 1
  * obs3.dae
  1
  mesh
  24 12
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  0.420619 0.0420619 0.841237
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  -0.420619 0.0420619 0.841237
  -0.420619 -0.0420619 0.841237
  0.420619 -0.0420619 0.841237
  0.420619 0.0420619 0.841237
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  -0.420619 -0.0420619 -0.841237
  -0.420619 0.0420619 -0.841237
  0.420619 0.0420619 -0.841237
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  -0.420619 -0.0420619 -0.841237
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  8 10 11
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  0.0315993 0.126397 -0.0315993
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  0 1 2
  1 3 2
  4 5 6
  4 7 5
  8 9 10
  11 8 10
  12 13 14
  12 14 15
  16 17 18
  19 16 18
  20 21 22
  20 22 23
  0.6 0.2 0.8
  0.706825 0 0 0.707388
  0 1 0 1
  .

  然后在SceneObjects模块中点击ImportFromText，选择刚刚创建的demo.scene文件，一个简单的桌面环境就被导入进了rviz。你可以通过选择各个物体，来调整他们的位置。
  回到Context子模块，点击Publish Current Scene，将当前的环境发布出去。
  然后再次点击Plan，你会看到一条不同的轨迹，这一轨迹应该绕过所有障碍物并且达到目标位姿。
   
  

  因为OMPL是采样算法，由于其随机采样的特性，每次的路径是不同的，如下图。而且有可能失败。
  
   
  接下来可以尝试不同的OMPL算法，不同的目标位姿和不同的环境。来看看MoveIt的鲁棒性如何。
  
  
  那么，MoveIt!和OMPL的运动规划就差不多讲完了，当然这是很浅显的，与实用性的东西都还有距离。以上都是纯手打，现做的例子，希望有所帮助。接下来该讲什么，你们可以在下面留言，是更深入的讲MoveIt!，还是讲OMPL运动规划算法，还是讲如何模拟具体实例。

运动规划 (Motion Planning): MoveIt! 与 OMPL

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原文地址：http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/p/6092759.html