ROS 自定義機械臂和 Panda 7 DOF 終極指南

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 6.5 小時的課程,你會學到

  • 使用自訂控制器和軌跡節點建立 7 自由度 Franka Panda 機械手臂
  • 在 Gazebo 中為機械手臂建立自訂力矩和軌跡控制器( Trajectory Controller )
  • 使用 RTB 解法實現正向和逆向運動學( Kinematics )
  • 為您的機器人推導 Denavit-Hartenberg 表格表示
  • 使用 URDF 建造機械手臂的基本 3D 結構
  • 為 Gazebo 模擬建構 3 自由度自訂機械手臂

要求

  • ROS2 基礎工作流程、通訊節點、啟動文件
  • Python 3 基礎知識
  • 安裝環境:ROS 2 Humble,Ubuntu 22.04 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

軟體需求

  • Ubuntu 20.04
  • ROS Noetic
  • 一個巨大的程式專案的動機

購買前請查看本課程的 GitHub 貯存庫或訊息 (如果您不想購買,至少獲取程式碼並從中學習 🙂

目標受眾

  • 📚 想學習如何模擬自定義機械臂
  • ➕ 了解如何計算任何機器人的反向和正向運動學
  • 📖 想了解適用於您的機器人的 DH tables

講師簡介

Muhammad Luqman 重度研究機器人專家

Luqman 是一位機器人愛好者,我準備教一些很難學的東西。

我正在努力讓它變得容易學習 -> 一個模擬軟體 ROS ,它正在成為世界頂級領先的機器人模擬框架

如果您覺得您通過我的課程學到了一些東西,我會很高興 🙂

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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