网站信息批量查询工具,管理系统包括哪些内容,免费注册qq邮箱,中国建设网官方网myController S570 具有较高的数据采集速度和远程控制能力#xff0c;大大简化了人形机器人的编程。
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myController S570 是一款可移动的轻量级外骨骼具有 14 个关节、2 个操纵杆和 2 个按钮它提供高数据采集速度出色的兼容性与各种广泛使用的协作机器人无缝集成并支持多种开发环境。它非常适合无人任务的远程操作和数据采集使其成为工业自动化、工作站任务和人形机器人控制的理想工具。
本文使用 UR5 双臂实现快速直观的远程控制案例。 引言
对人形机器人的兴趣日益浓厚推动了对双臂协作机器人开发的需求。由于双臂机器人需要同时控制超过 12 个自由度来执行任务因此它们在实际应用中需要算法支持。
优傲机器人 UR 拥有重要的市场份额许多工作站使用 UR5 和 UR10 进行双臂设置。通过使用 myController S570我们可以轻松 构建一个远程操作项目而无需任何算法支持。
通过佩戴 myController S570用户可以控制机器人执行符合人类操作习惯的任务大大简化了机器人的运动示教和数据采集。这种方法为测量、救援和各种无人操作等应用提供了巨大的优势。 myController S570 的参考资料
myController S570 是一款与各种机器人高度兼容的数据采集设备。它传输 14 个关节、2 个摇杆和 2 个按钮的实时数据通过 PC.It 实现对真实机器人的控制涵盖数据收集、远程操作和端到端应用程序开发等场景。
数据采集速度快数据采集速度高达 100Hz确保可靠的端到端 AI 数据采集和动作捕捉。兼容性强可轻松与各种结构的机器人集成甚至可以控制夹持器或轮式机器人等配件。机器人远程操作的优势凭借标准的 Python 库和 ROS 支持它提供蓝牙和 Wi-Fi 连接使机器人远程控制即使初学者也能轻松上手。 佩戴外骨骼
构建项目的步骤
使用 Exoskeleton 在 ROS 中快速控制 UR5 双臂 此示例基于 Ubuntu 20.04 ROS Noetic Miniconda 构建具有 Python 3.8 虚拟环境。
为避免未解决的错误请根据指定要求设置项目。
1. 创建 ROS Python 3.8 虚拟环境
请先安装 Miniconda 并激活 Base 环境。
请先安装 Miniconda 并激活 Base 环境。
bashconda create --name ros_py38 python3.8
conda activate ros_py38
pip install pyqt5 catkin_pkg rospkg empy
2. 构建 ROS 工作区然后克隆第三方和主项目
bashcd ~
mkdir myController_ws mkdir myController_ws/src cd myController_ws/srcgit clone https://github.com/THU-DA-Robotics/Universal_Robots_ROS_Driver.git
git clone -b noetic_devel https://github.com/THU-DA-Robotics/robotiq.git
git clone https://github.com/THU-DA-Robotics/dual_ur.gitgit clone -b mycontroller_s570 https://github.com/elephantrobotics/mycobot_ros.git
3. Catkin_make 和 Open Rviz
bashcd ..
catkin_make
source devel/setup.bash
roslaunch mycontroller_s570 test.launch
您将在 rviz 中看到 myController S570 外骨骼模型。 4. 将 myController S570 连接到 PC。
请遵循 gitbook。 5. 检查序列号和测试数据传输
bashconda activate ros_py38
( you can add this line to ~/.bashrc to avoid repeated operations )
ls /dev/tty* cd /home/u184/controller_ws/src/mycobot_ros/mycontroller_s570/scripts
gedit test.py 关闭 Gedit创建一个新终端来运行脚本。
bashconda acitivate ros_py38
cd /home/u184/controller_ws/src/mycobot_ros/mycontroller_s570/scripts
python3 test.py
您将看到 Rviz 中的外骨骼模型与真实模型一起移动。
6. 在 Rviz 中控制 UR5 双臂
在这部分步骤中我们应该修改机器人启动 Rviz 的启动文件调整节点名称、消息类型等使机器人模型的关节变换信息与 myController S570 发布的消息相匹配。
6.1 创建新的启动文件
( 您可以从文章附件下载此文件。 6.2 修改 Pyhon 脚本以确保 Joints 名称正确
( 您可以从文章附件下载此文件。 6.3 打开 2 个新端子以测试双臂机器人控制
打开一个终端以启动 rviz。
bashconda activate ros_py38
cd ~/controller_ws
source devel/setup.sh
roslaunch dual_ur_description control_dual_ur5.launch 打开另一个终端以运行 test.py 以启动外骨骼并测试运动控制。
bashconda activate ros_py38
cd /home/u204/myController_ws/src/mycobot_ros/mycontroller_s570/scripts
python3 test.py 二次开发展望
要将此演示连接到真实机器人进行测试您应该参考 dual-arm-robotq 项目的另一位作者的 wiki。
如果使用其他机器人执行仿真任务可以参考本项目中与 myController S570 安装和启动文件修改相关的相同步骤。在开发过程中应考虑以下几点
冗余自由度处理。根据 DH 模型调整外骨骼控制器和机器人之间的关节角度映射。
总结
可穿戴外骨骼在高兼容性和人体动作捕捉方面具有优势。它能够从关节 J1 到 J14 进行高速数据采集并在电子屏幕上显示实时传感器反馈为无人任务的开发做出了重大贡献。
有关 myController S570 外骨骼开发和应用的查询请随时与我们联系。我们欢迎进一步探索远程操作和开发用例。
