ros2 moveit2 python求速度雅可比矩阵示例

在ROS2 MoveIt2库中，速度雅可比矩阵是一个关键的概念，它用于规划机器人关节的速度路径。在Python中，你可以通过`moveit_msgs`包下的`RobotState`消息以及`PlanningScene`和`MoveGroupInterface`等工具来获取和操作这个矩阵。

以下是一个简单的示例，展示了如何计算并打印速度雅可比矩阵：

import rclpy
from rclpy.node import Node
from geometry_msgs.msg import PoseStamped
from moveit_msgs.msg import RobotState
from std_msgs.msg import Float64MultiArray

class MoveItExample(Node):

    def __init__(self):
        super().__init__('moveit_example')
        self.move_group = self.create_client('compute_cartesian_path', 'move_group')
        self.get_logger().info('Waiting for compute_cartesian_path service...')
        while not self.move_group.wait_for_service(timeout_sec=5.0):
            self.get_logger().info('compute_cartesian_path service not available, waiting again...')
        self.pose_stamped = PoseStamped()
        # ... 设置初始或目标位置 ...

    def get_speed_jacobian(self):
        # 假设已经得到了RobotState msg
        robot_state_msg = self.get_robot_state()

        # 提取JointModelGroup信息
        group_name = robot_state_msg.joint_state.name  # 假定只有一个运动组
        group_info = self.declare_rosparam("robot_description").get_child(group_name).to_yaml_dict()['kinematic_model']['joint_model_group']

        # 计算速度雅可比矩阵
        jacobians = robot_state_msg.joint_state.velocity
        speed_jac = []
        for joint, jac in zip(group_info['joints'], jacobians):
            speed_jac.append([jac])

        return Float64MultiArray(data=speed_jac)

    def get_robot_state(self):
        # 获取当前机器人状态
        future = self.move_group.call_async(lambda req: req)
        self.create_subscription(RobotState, '/robot_state', self.robot_state_callback, 1)
        while rclpy.ok():
            rclpy.spin_once(self)
            if future.done():
                result = future.result()
                break
        return result.state

    def robot_state_callback(self, data):
        # 存储接收到的RobotState数据
        self.robot_state = data

    def execute(self):
        try:
            # 调用服务函数获取路径
            resp = self.move_group.call(self.create_request())
            # 如果成功，打印速度雅可比矩阵
            if resp.error_code.val == ExecuteResult.SUCCESS:
                jacobian_array = self.get_speed_jacobian()
                self.get_logger().info(f"Speed Jacobian: {jacobian_array.data}")
        except Exception as e:
            self.get_logger().error(f"Failed to compute path: {e}")

def main(args=None):
    rclpy.init(args=args)
    node = MoveItExample()
    node.execute()
    rclpy.shutdown()

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个示例中，我们首先创建了一个Node并等待`compute_cartesian_path`服务可用。然后在`execute`方法里，我们计算了速度雅可比矩阵，并在得到路径成功的情况下将其打印出来。请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要处理更多细节，如错误处理和服务调用阻塞。