ROS 自定義機械臂和 Panda 7 DOF 終極指南

Contents

為軌蹟的正向和反向運動學( Kinematics )編寫 ROS 控制器，並從頭開始構建機器人控制器( ROS Controllers )

從這 4 小時的課程，你會學到

🦾 帶有自定義控制器和軌跡節點的 7 DOF Franka Panda 手臂
🤖 為 Gazebo 中的機械臂建構自定義作用力和軌跡控制器
➗ 帶 RTB 解決方案的正向(Forward)和反向(Inverse)運動學(Kinematics )
💾 為您的機器人導出 Denavit–Hartenberg table 表示
⛩️ 使用 URDF 的機械臂基本 3D 結構
🗺️ 建構用於 Gazebo 模擬的 3 DOF 自定義機械臂

要求

🛩️ ROS 1 基礎工作流程、節點通訊、啟動檔案
🏎️ Python 3 基礎知識的理解
🖥️ 安裝：ROS 1 Noetic，Ubuntu 20.04 Focal

課程說明

課程工作流程：

我們將從創建一個名為 BAZU 的自定義機器人開始。這將從頭開始創建，包含關節的 URDF，將深入探索鏈接。創建機械臂後，我們將從 ros_control 包中添加控制器（位置、作用力、關節軌跡）。這將引導我們使用 Peter Corke 的 Robotics Toolbox 為我們的自定義機器人找到正向和反向運動學解決方案的 DH 表。

在了解了自定義機械臂的所有基礎知識後，我們將轉向非常知名的商用機械臂 Franka Emika Panda 7 自由度機械臂。我們的第一個目標是將自定義控制器安裝到其中，正如我們在前面的部分中了解到的那樣。這樣做的唯一原因是能夠控制任何可用的工作 URDF 機器人。在前面提到的機器人工具箱的幫助下，將解決這個機器人的正向和反向運動學問題。

我們要做的最後一件事是為 Panda 機器人的關節軌跡製作一個動作程式庫(action lib)介面，這樣我們只需要發送路徑點，它就會以我們定義的形狀移動它的終點效果。

本課程後的成果：您可以創建

自定義工作區 (Custom Workspace)
自定義 Python 套件
自定義機械臂
Ros 控制介面
正向和反向運動學解決方案
啟動的檔案文
RVIZ 和 Gazebo 模擬基礎
為你的機器人自定義控制器
- 位置控制器( Position Controller )
- 出功控制器( Effort Controller )
- 關節軌跡控制器( Joint Trajectory Controller )
Panda 機器人軌跡執行