在ros中生成与MATLAB对应的六自由度机械臂二次规划,请举例详细说明

时间: 2024-05-07 18:19:21 浏览: 306
在ROS中生成与MATLAB对应的六自由度机械臂二次规划,需要使用ROS中的相应工具和库,下面以ROS中的MoveIt!和Eigen库为例进行说明。 1. 安装MoveIt!和Eigen库 在Ubuntu终端中,输入以下命令安装MoveIt!和Eigen库: ``` sudo apt-get install ros-<distro>-moveit sudo apt-get install libeigen3-dev ``` 其中,`<distro>`表示你所使用的ROS发行版,如`melodic`或`noetic`。 2. 创建机械臂模型 在ROS中使用MoveIt!需要先创建机械臂的模型。可以使用MoveIt!提供的可视化工具或手动编辑URDF文件来创建机械臂模型。 3. 定义机械臂运动规划器 在ROS中,机械臂运动规划器通常使用OMPL或CHOMP等库来实现。可以使用MoveIt!提供的配置工具或手动编辑配置文件来定义机械臂运动规划器。 4. 编写二次规划代码 在ROS中使用Eigen库编写二次规划代码。以下是一个简单的六自由度机械臂二次规划示例: ```c++ #include <ros/ros.h> #include <moveit/move_group_interface/move_group_interface.h> #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Cholesky> int main(int argc, char** argv) { // 初始化ROS节点 ros::init(argc, argv, "qp_example"); ros::NodeHandle nh; // 创建MoveGroupInterface对象 moveit::planning_interface::MoveGroupInterface move_group("arm"); // 定义目标位置 geometry_msgs::PoseStamped target_pose; target_pose.header.frame_id = "base_link"; target_pose.pose.position.x = 0.5; target_pose.pose.position.y = 0.0; target_pose.pose.position.z = 0.5; target_pose.pose.orientation.x = 0.0; target_pose.pose.orientation.y = 0.0; target_pose.pose.orientation.z = 0.0; target_pose.pose.orientation.w = 1.0; // 将目标位置设置为机械臂的目标姿态 move_group.setPoseTarget(target_pose); // 进行运动规划 moveit::planning_interface::MoveGroupInterface::Plan plan; bool success = (move_group.plan(plan) == moveit::planning_interface::MoveItErrorCode::SUCCESS); if (success) { // 获取机械臂当前的关节角度 std::vector<double> current_joint_values; move_group.getCurrentState()->copyJointGroupPositions(move_group.getCurrentState()->getRobotModel()->getJointModelGroup(move_group.getName()), current_joint_values); // 获取机械臂的关节数 int num_joints = current_joint_values.size(); // 定义二次规划问题的系数矩阵和常数向量 Eigen::MatrixXd H(num_joints, num_joints); Eigen::VectorXd f(num_joints); // 设置二次规划问题的系数矩阵和常数向量 H << 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1; f << -current_joint_values[0], -current_joint_values[1], -current_joint_values[2], -current_joint_values[3], -current_joint_values[4], -current_joint_values[5]; // 求解二次规划问题 Eigen::VectorXd joint_values = H.ldlt().solve(f); // 将求解结果作为机械臂的目标关节角度 move_group.setJointValueTarget(joint_values); // 进行运动规划 success = (move_group.plan(plan) == moveit::planning_interface::MoveItErrorCode::SUCCESS); if (success) { // 执行运动 move_group.execute(plan); } } return 0; } ``` 在上述代码中,首先定义了机械臂的目标位置,然后进行运动规划,获取机械臂当前的关节角度,并定义二次规划问题的系数矩阵和常数向量。接着,使用Eigen库中的求解LDLT分解的函数求解二次规划问题,将求解结果作为机械臂的目标关节角度,进行运动规划和执行运动。 需要注意的是,上述代码仅为示例,实际情况中需要根据具体机械臂的结构和运动规划器的配置进行相应的修改。
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1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信 %% 开发者:Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进: ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面(单目标和多目标)** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究(TSP、TSPTW) 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究(vrp、VRPTW、CVRP) 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别(新能源、国内外、复杂环境下车牌) 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别(字母、数字、手写体、汉字、验证码) 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位(Dv-Hop定位优化、RSSI定位优化) ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 无线传感器通信及优化(Leach协议优化) ##### 6.4 无人机通信中继优化(组播优化)

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