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分类： 嵌入式
2018-08-02 13:57:42
MoveIt！由ROS中一系列移动操作的功能包组成，包含运动规划，操作控制，3D感知，运动学，碰撞检测等等，而且提供友好的GUI。官方网站：，上边有MoveIt！的教程和API说明。
下图是MoveIt的总体框架:
move_group是MoveIt的核心部分，可以综合机器人的各独立组件，为用户提供一系列需要的动作指令和服务。从架构图中我们可以看到，move_group类似于一个积分器，本身并不具备丰富的功能，主要做各功能包、插件的集成。它通过消息或服务的形式接收机器人上传的点云信息、joints的状态消息，还有机器人的tf tree，另外还需要ROS的参数服务器提供机器人的运动学参数，这些参数会在使用setup assistant的过程中根据机器人的URDF模型文件，创建生成（SRDF和配置文件）。
官网的说明：http://moveit.ros.org/documentation/concepts/
MoveIt的安装很简单，使用下边的命令即可：
sudo apt-get install ros-indigo-moveit-full
下边会使用《master ros for robotics programming》里的案例进行学习，在工作空间里git下来源码：
git clone
使用MoveIt!的第一步是要使用 Setup Assistant工具完成一些配置工作。Setup Assistant会根据用户导入的机器人的urdf模型，生成SRDF( Semantic Robot Description Format)文件，从而生成一个MoveIt!的功能包，来完成机器人的互动、可视化和仿真。
首先，来运行setup assistant：
rosrun moveit_setup_assistant moveit_setup_assistant
在出现的界面左侧，可以看到我们接下来需要配置的步骤。
这里有两个选择，一个是新建一个配置功能包，一个是使用已有的配置功能包，我们选择新建，在源码中找到urdf文件。如果已有配置功能包，那么新建后会覆盖原有的文件。
从右边的窗口我们看到导入的机器人模型。
然后点击左侧的第二项配置步骤，配置自碰撞矩阵，MoveIt！可以让我们设置一定数量的随机采样点，根据这些点生成配装参数，可想而知，过多的点会造成运算速度慢，过少的点会导致参数不完善，默认的采样点数量是10000个，官方称经过实践，要获得不错的效果，10000是最低要求，我们就按照这个默认值生成碰撞矩阵。
虚拟关节主要是用来描述机器人在world坐标系下的位置，如果机器人是移动的，虚拟关节可以与移动基座关联，不过一般的机械臂都是固定不动的，所以也可以不需要虚拟关节。
这一步可以将机器人的多个组成部分（links，joints）集成到一个组当中，运动规划会针对一组links或joints完成运动规划，在配置个过程中还可以选择运动学解析器（ kinematic solver）。这里创建两个组，一个是机械臂部分，一个是夹具部分。
这里可以设置一些固定的位置，比如说机器人的零点位置、初始位置等等，当然这些位置是用户根据场景自定义的，不一定要和机器人本身的零点位置、初始位置相同。这样做的好处就是我们使用MoveIt！的API编程时，可以直接调用这些位置。
机械臂在一些实用场景下，会安装夹具等终端结构，可以在这一步中添加。
机器人上的某些关节，可能在规划、控制过程中使用不到，可以先声明出来，这里没有就不用管了。
最后一步，生成配置文件。一般会取名 robot_name_moveit_config。这里，会提示覆盖已有的配置文件。
OK，现在已经完成配置了，可以退出 Setup Assistant，运行demo看看：
这个界面是在rviz的基础上加入了MoveIt！插件，通过左下角的插件，我们可以选择机械臂的目标位置，进行运动规划。
拖动机械臂的前端，可以改变机械臂的姿态，在planning页面，点击“Plan and Execute”，MoveIt！开始规划路径，并且可以看到机械臂开始向目标位置移动了！
看过直观效果之后，我们来分析一下运作的机理。
假设我们已知机器人的初始姿态和目标姿态，以及机器人和环境的模型参数，那么我们就可以通过一定的算法，在躲避环境障碍物和放置自身碰撞的同时，找到一条到达目标姿态的较优路径，这种算法就称为机器人的运动规划。机器人和环境的模型静态参数由URDF文件提供，在默写场景下还需要加入3D摄像头、激光雷达来动态检测环境变化，避免与动态障碍物发生碰撞。
在MoveIt中，运动规划算法由运动规划器完成，当然，运动规划算法有很多，每一个运动规划器都是MoveIt的一个插件，可以根据需求选用不同的规划算法。，move_group 默认使用的是OMPL算法（ ）。
运动规划的流程如上图所示，首先我们需要发送一个运动规划的请求（比如说一个新的终端位置）给运动规划器，当然，运动规划也不能随意计算，我们可以根据实际情况，设置一些约束条件：
l 位置约束：约束link的位置
l 方向约束：约束link的运动方向
l 可见性约束：约束link上的某点在某区域的可见性（通过视觉传感器）
l joint约束：约束joint的运动范围
l 用户定义约束：用户通过回调函数自定义一些需要的约束条件。
根据这些约束条件和用户的规划请求，运动规划器通过算法计算求出一条合适的运动轨迹，并回复给机器人控制器。
上图的运功规划器两侧，还分别有一个planning request adapters，这个东东是干什么的呢？从名称上我们大概可以猜出来，planning request adapters作为一个适配器接口，主要功能是预处理运功规划请求和响应的数据，使之满足规划和使用的需求。adapters带有一个s，可见适配器的种类还不只一种，以下是MoveIt！默认使用的一些适配器：
l FixStartStateBounds：如果一个joint的状态稍微超出了joint的极限，这个adapter可以修复joint的初始极限。
l FixWorkspaceBounds：这个adapter可以设置一个10m*10m*10m的规划运动空间。
l FixStartStateCollision：如果已有的joint配置文件会导致碰撞，这个adapter可以采样新的碰撞配置文件，并且根据一个 jiggle_factor因子修改已有的配置文件。
l FixStartStatePathConstraints：如果机器人的初始姿态不满足路径约束，这个adapter可以找到附近满足约束的姿态作为机器人的初始姿态。
l AddTimeParameterization：运动规划器规划得出的轨迹只是一条空间路径，这个adapter可以为这条空间轨迹进行速度、加速度约束，我们可以通过rostopic echo查看规划的路径数据，这个adapter其实就是把空间路径按照距离等分，然后在每个点加入速度、加速度、时间等参数。
planning scene可以为机器人创建一个具体的工作环境，加入一些障碍物。
这一功能主要由move group节点中的planning scene monitor来实现，主要监听：
l State Information： joint_states topic
l Sensor Information： the world geometry monitor，视觉传感器采集周围环境数据
l World geometry information： planning_scene topic
运动学算法是机械臂各种算法中的核心，尤其是反向运动学算法（ inverse kinematics，IK）。MoveIt！使用插件的形式可以让用户灵活的选择需要使用的反向运动学算法，也可以选择自己的算法。
MoveIt！中默认的IK算法是 numerical jacobian-based算法。关于算法，可以参考：
l
l
MoveIt使用 CollisionWorld 对象进行碰撞检测，采用FCL（ Flexible Collision Library，）功能包。碰撞检测是运动规划中最耗时的运算，往往会占用90%左右的时间，为了减少计算量，可以通过设置ACM( Allowed Collision Matrix )来进行优化，如果两个bodys之间的ACM设置为1，则意味着这两个bodys永远不会发生碰撞，不需要碰撞检测。