ART-1 robot manual.
ART-1参考应用手册。
系统：ubuntu 16.04（推荐）
在源代码中运行项目目录下的安装脚本
./install.sh
./doc --- Some simple script and docs.
./robot_control --- The control of the robot.
./common --- The common functions.
./scripts --- useful stripts.
./control_demo --- Simple demos.
./libary --- The libary of the robot control app.
./core --- The core files of robot.
./arobot_hw --- robot hardware functions.
./arobot_msgs --- robot messages.
./database --- The database function.
./robot_description --- The descriprtion of the robot (static).
./robot_gazebo --- The gazebo of the robot.
./gazebo_ros_pkgs --- gazebo ros 插件
编译源代码，在项目根目录下（与src同级）
catkin_make -Decat=OFF
设置环境变量
source devel/setup.bash
在rviz中展示模型 其中各个角度可以通过robot_state_publisher的工具（默认会打开）更改。
roslaunch robot_description robot_rviz.launch
在rviz中更新接受到的模型数据 ，在此功能中，rviz会接受由仿真器或者实际机器人反馈的信息，显示机器人的状态。
roslaunch robot_description robot_rviz_run.launch
打开这个命令，你会惊奇的发现RVIZ会提示找不到link的相关错误，机器人也无法显示。这是因为，RVIZ并没有收到任何robot_state的message信息。 那么之前的launch为什么可以打开？如果有印象，之前的robot_rviz.launch会打开一个控制关节角度的小面板。这个小面板就是这种工具。
<node name="joint_state_publisher"
pkg="joint_state_publisher"
type="joint_state_publisher" />
那么_run的文件该如何才能显示呢，实际上，在我们真实运行的过程中，会运行一个不断对硬件读-改-写的过程。
roslaunch arobot_hw controller_main_demo.launch
如果没有实体机器的信息，这个读取数据都是原始0位置。RVIZ会收到这些数据，保持显示在机器人的初始位置。
我们默认使用*gazebo*来仿真机器人模型。Gazebo会读取ARTrobot的描述文件，并且通过gazebo_ros_pkgs插件来与ros进行交互。（注：在下一代的ARTrobot中，我们会对这个插件进行改进）
roslaunch robot_gazebo robot_display.launch
在这个版本中，机器人并没有收到任何控制器的控制。如果是第一次打开Gazebo，Gazebo将会从官方网站上跟新一些世界基础模型。如果网络不佳或者受到防火墙影响，将会需要等待几分钟的时间（首次打开建议在翻墙环境中）。
roslaunch robot_gazebo robot_gazebo.launch
在这版本中，机器人的关节控制器是独立的，各个关节可以独立控制。关节控制器的配置文件置于src/robot_control/core/arobot_hw/config/robot_ros_controller.yaml
arobot:
# Publish all joint states -----------------------------------
joint_state_controller:
type: joint_state_controller/JointStateController
publish_rate: 1000
waist_pitch_position_controller:
type: effort_controllers/JointPositionController
joint: waist_pitch
pid: {p: 20000.0, i: 0.01, d: 0.0}
waist_yaw_position_controller:
type: effort_controllers/JointPositionController
joint: waist_yaw
pid: {p: 10000.0, i: 0.01, d: 0.0}
# left leg
l_hip_yaw_position_controller:
type: effort_controllers/JointPositionController
joint: l_hip_yaw
pid: {p: 10000.0, i: 0.01, d: 0.0}
..............
使用方法可以参考Gazebo与ros通信教程其中一个简单的命令展示如下：
rostopic pub -1 /arobot/waist_yaw_position_controller/command std_msgs/Float64 "data: 1.5"
ROS所提供的Controller_manager功能将会接收由rostopic发布的指令，更改waist_yaw的关节为1.5rad。
roslaunch robot_gazebo robot_gazebo_trajectory.launch
在这版本中，机器人的关节控制器是统一规划到的轨迹控制器之中，所有关节将会按照一个位移点一个位移点的添加移动。控制器的配置文件置于src/robot_control/core/arobot_hw/config/robot_trajectory_controller.yaml
arobot:
# Publish all joint states -----------------------------------
joint_state_controller:
type: joint_state_controller/JointStateController
publish_rate: 1000
arobot_trajectory_controller:
allow_partial_joints_goal: true
type: effort_controllers/JointTrajectoryController
joints:
- waist_pitch
- waist_yaw
# left leg
- l_hip_yaw
- l_hip_roll
- l_hip_pitch
- l_knee_pitch
- l_ankle_pitch
- l_ankle_roll
# right leg
- r_hip_yaw
- r_hip_roll
- r_hip_pitch
- r_knee_pitch
- r_ankle_pitch
- r_ankle_roll
# left arm
- l_shoulder_pitch
- l_shoulder_roll
- l_elbow_yaw
- l_elbow_pitch
- l_wrist_yaw
# right arm
- r_shoulder_pitch
- r_shoulder_roll
- r_elbow_yaw
- r_elbow_pitch
- r_wrist_yaw
# head
- neck_yaw
- neck_pitch
gains:
waist_pitch: {p: 20000.0, i: 0.01, d: 0.0, i_clamp: 1}
waist_yaw: {p: 20000.0, i: 0.01, d: 0.0, i_clamp: 1}
# left leg
.........
ROS所提供的Controller_manager功能将会接收由topic/action发送的指令控制机器人，相关的例子可以参考control_demo下的control_trajectory_pub.py
rosrun control_demo control_trajectory_pub.py -d arm
移动双臂例子(其他支持的命令wave, twist...)
.........
point_start = JointTrajectoryPoint()
point_start.positions = [0 for i in range(26)]
point_start.time_from_start = rospy.Duration(1)
msg.points.append(point_start)
point1 = JointTrajectoryPoint()
point1.positions = [0 for i in range(26)]
self.set_the_rad(point1, 30, 'l_shoulder_pitch')
self.set_the_rad(point1, -30, 'r_shoulder_pitch')
msg.points.append(point1)
.........
pub = rospy.Publisher('/arobot/arobot_trajectory_controller/command', JointTrajectory,queue_size=1000)
.........
Gazebo支持Server/Client模式这样在小团队中，只需要一台性能较高的仿真机器即可。
- server:
roslaunch robot_gazebo robot_gazebo.launch
- client:
ROS的设置(假定仿真机为master)：
需要在你的bashrc下面设置
function get_ip_address { ifconfig | fgrep -v 127.0.0.1 | fgrep 'Mask:255.255.255.0' | egrep -o 'addr:[^ ]*' | sed 's/^.*://'; }
export ROS_IP=$( get_ip_address )
export ROS_MASTER_URI=http://192.168.1.200:11311 # 请更改ip地址
gazebo的设置：
需要在你的bashrc下面设置
export GAZEBO_IP=$( get_ip_address )
export GAZEBO_MASTER_URI=192.168.1.200:12321 # 请更改ip和端口
WARNING: client需要有跟server一致的mesh文件
ARTrobot的设计可以支持控制行为无缝工作于仿真环境和实体机器。
想要测试这些功能你可以做以下的几种不同操作
-
单独打开Rviz观测
roslaunch robot_description robot_rviz_run.lanuch -
（同时）打开Gazebo操控机器人
roslaunch robot_gazebo robot_gazebo_trajectory.launch -
（同时）打开实体机器操控机器人
roslaunch arobot_hw controller_main.launch （此操作需要实体机器人）或者
roslaunch arobot_hw trajectory_controller_main.launch （此操作需要实体机器人）
给机器人发送简单的动作指令：
其中control_trajectory_pub.py是使用Python编写的简单的动作示例。执行的例子在src/robot_control/control_demo/src下面
rosrun control_demo control_trajectory_pub.py -d "命令"
其中命令有 "arm,wave,twist" 等，可以在脚本的最后找到这些命令。
机器人简单行走案例：
机器人简单行走的离线数据保存在src/robot_control/control_demo/src/testcases/test_data.txt测试数据中。
运行这些数据只需要运行（如果没有运行roscore请先执行roscore）
roslaunch arobot_hw load_param.launch
rosrun control_demo arobot_walk
其中load_param.launch会设置一些运动学解算的参数。执行的例子在src/robot_control/control_demo/src下面。
请注意，ARTrobot的代码大多基于C++11/14以及Python，这也是ROS所推荐的。