lbr_fri_ros2_stack

### 实现 LBR FRI 和 ROS 2 的堆栈项目

#### 1. 项目概述
LBR FRI (Fast Research Interface) 是 KUKA 提供的一个接口，用于实现高级控制算法的研究和开发。该接口允许开发者直接访问机器人的关节位置、速度和其他传感器数据，并能够发送低级别的指令给机器人控制器。

为了使 LBR IIWA 能够与 ROS 2 进行交互，在此介绍一个基于 LBR FRI 构建的 ROS 2 堆栈项目[^1]。这个项目的目的是创建一套完整的软件框架来简化研究人员的工作流程，使得他们可以专注于自己的研究而无需担心底层硬件细节。

#### 2. 主要组件说明

##### a. 控制器管理模块
负责初始化并维持与物理设备之间的连接；它会加载必要的配置文件并将这些参数传递给其他部分以便于后续操作。当启动 `lbr_ros2_control` 后，可以通过如下命令完成这一过程：

ros2 launch lbr_ros2_control lbr_ros2_control.launch.py  

这一步骤确保了整个系统的正常运行环境已经准备好[^2]。

##### b. 动态模型模拟插件
为了让用户能够在虚拟环境中测试其应用程序而不必依赖实际机械臂的存在，提供了 Gazebo 插件的支持。安装所需的包可通过以下终端命令执行:

sudo apt install ros-humble-gazebo-ros-pkgs 

上述命令将会下载并设置好所有必需项以启用仿真功能[^3]。

##### c. 自定义消息和服务定义
针对特定应用需求设计的消息类型以及服务接口被封装进了 Python 或 C++ 库内，方便第三方程序调用。例如，对于抓取物体的任务来说，可能就需要专门为此目的编写一组新的 API 来处理手爪的动作规划等问题。

#### 3. 使用案例分析
假设现在有一个场景是要让 LBR IIWA 执行一系列预设动作序列，那么就可以按照下面的方式来进行编程：

import rclpy
from std_srvs.srv import Trigger

def main(args=None):
    rclpy.init(args=args)

    node = rclpy.create_node('execute_motion_sequence')
    
    client = node.create_client(Trigger, 'start_motion_service')

    while not client.wait_for_service(timeout_sec=1.0):
        node.get_logger().info('service not available, waiting again...')

    request = Trigger.Request()
    future = client.call_async(request)

    rclpy.spin_until_future_complete(node, future)

    if future.result() is not None:
        response = future.result()
        print(f"Service call finished with status: {response.success}")
    else:
        node.get_logger().error('Exception while calling service: %r' % future.exception())

if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码展示了如何利用 ROS 2 中的服务机制去触发某个预先设定好的运动序列。这里假定存在名为 `start_motion_service` 的远程过程调用来开始执行指定的一系列动作。