步驟1：添加抓取器
一開始添加抓手有點讓人困惑，所以我在上一篇文章中跳過了這一部分。事實證明，這畢竟不是那么困難。
為我的機器人修改的URDF文件已附加到此步驟。基本上，它遵循與手臂零件相同的邏輯，我只添加了三個新鏈接（claw_base，claw_r和claw_l）和三個新關節（joint5是固定的，joint6，joint7是旋轉關節）。
修改URDF文件后，還需要使用MoveIt安裝助手來更新MoveIt生成的軟件包和xacro文件。
使用以下命令啟動安裝助手
roslaunchmoveit_setup_assistantsetup_
單擊“
添加新的計劃組夾持器以及末端執行器。我的設置在下面的屏幕截圖中。注意，您沒有為夾具選擇運動學求解器，這不是必需的。生成軟件包并覆蓋文件。
在catkin工作區中運行
catkinmake
命令。
好吧，現在我們有了一條帶有抓爪的手臂！
步驟2：構建手臂
正如我在提到Juergenlessner創建手臂3D模型之前提到的那樣，感謝您所做的出色工作。如果您單擊鏈接，則可以找到詳細的組裝說明。
我不得不修改控制系統。我使用帶有傳感器護罩的ArduinoUno來控制伺服器。傳感器屏蔽層在簡化布線方面有很大幫助，并且還易于為伺服器提供外部電源。我使用通過降壓模塊連接到SensorShield的12V6A電源適配器。
關于伺服器的注釋。我使用從淘寶購買的MG996HR伺服器，但是質量真的很差。絕對是便宜的中國仿冒品。用于肘關節的那個沒有提供足夠的扭矩，甚至在重載下也開始發煙。我不得不用質量更好的制造商的MG946HR替換肘關節伺服器。
長話短說-購買優質的伺服器。如果魔術煙霧從您的伺服器中冒出，請使用更好的伺服器。6V是非常安全的電壓，請不要增加它。不會增加扭矩，但會損壞伺服器。
伺服器接線如下：
基座2
shoulder24
快遞分揀機器人的原理shoulder13
肘部6
抓爪8
手腕11
隨意更改它，只要您還記得要更改Arduino草圖即可。
生產菜鳥分揀機器人使用完硬件后，讓我們看一看！
步驟3：MoveItRobotCommander界面
那么，現在呢？為什么仍然需要MoveIt和ROS？是不是可以直接通過Arduino代碼控制手臂？
是的。
好吧，現在如何使用GUI或Python/C++代碼提供機器人姿勢至？Arduino可以做到嗎？
視覺分揀機器人介紹排序。為此，您將需要編寫一個反向運動學求解器，它將采用機器人姿勢并將其轉換為伺服的關節角度消息。
盡管您可以自己做，但要做的工作卻很艱巨。因此，MoveIt和ROS為IK求解器提供了一個不錯的接口，可以為您完成所有繁重的三角提升。
簡短的回答：是的，您可以做一個簡單的機械臂，它將執行一個硬編碼的Arduino草圖，從一個姿勢變為另一個姿勢。但是，如果您想使機器人更加智能并增加計算機視覺功能，則必須使用MoveIt和ROS。
我制作了一個非常簡化的圖表，說明MoveIt框架的工作原理。在我們的情況下，它將變得更加簡單，因為我們沒有來自伺服器的反饋，而是要使用/joint_states主題為機器人控制器提供伺服器的角度。我們只缺少一個組件，那就是機器人控制器。
我們還等什么呢？讓我們寫一些機器人控制器，以便我們的機器人可以……更加可控。
第4步：機器人控制器的Arduino代碼
在我們的情況下，使用rosserial運行ROS節點的ArduinoUno將成為機器人控制器。Arduino草圖代碼已附加到此步驟，也可以在GitHub上使用。從弧度到度，然后使用標準庫將其傳遞給舵機。
該解決方案有點笨拙，而不是工業機器人的解決方案。理想情況下，應該在/FollowJointState主題上發布運動軌跡，然后接收關于/JointState主題的反饋。但是在我們的手臂上，業余伺服器無法提供反饋，因此我們將直接訂閱由FakeRobotController節點發布的/JointState主題。基本上，我們將假設傳遞給伺服器的任何角度都可以理想地執行。
有關rosserial如何工作的更多信息，請查閱以下教程
將草圖上傳到ArduinoUno之后，您需要使用串行電纜將其連接到運行ROS安裝的計算機。
要啟動整個系統，請執行以下命令
roslaunchmy_arm_xacrorviz_tutorial：=truesudochmod-R777/dev/ttyUSB0rosrunrosserial_pythonserial__port：=/dev/ttyUSB0_baud：=115200
現在，您可以在RVIZ中使用交互式標記將機器人手臂移動到一個姿勢，然后按計劃并執行，使其實際移至該位置。
魔術！
現在，我們可以編寫用于斜坡測試的Python代碼了。好吧，差不多。..
第5步：生成IKfast插件
默認情況下，MoveIt建議使用KDL運動學求解器，它不會少于6個自由度臂真的可以工作。如果您緊跟本教程，那么您會注意到RVIZ中的手臂模型無法達到某些手臂配置應支持的姿勢。
推薦的解決方案是使用OpenRave創建自定義運動學求解器。并不是那么困難，但是您必須構建它，并且它是來自源的依賴項，或者使用docker容器。
該過程在本教程中有很好的記錄。確認可以在運行Ubuntu16.04和ROSKinetic的VM上運行。
我使用以下命令生成了求解器
--databaseinversekinematics--robot=--iktype=translation3d--iktests=1000
然后運行
自動分揀機器人的構成rosrunmoveit_kinematicscreate_ikfast_moveit_test_robotarmmy_arm_xacro_1_2_
生成MoveItIKfast插件。
整個過程比較耗時，但是如果您仔細閱讀本教程，并不是很困難。如果您對此部分有疑問，請在評論或PM中與我聯系。
第6步：斜坡測試！
現在我們可以嘗試進行漸變測試了，我們將使用ROSMoveItPythonAPI執行該測試。
該步驟附帶了Python代碼，該代碼也可以在github存儲庫中找到。如果您沒有坡道或想嘗試其他測試，則需要在代碼中更改機器人的姿勢。為此，在已經運行RVIZ和MoveIt的情況下，首先在終端中執行
rostopicecho/rviz_moveit_motion_planning_display/robot_interaction_interactive_marker_topic/feedback
。然后將帶有交互式標記的機器人移動到所需位置。位置和方向值將顯示在終端中。只需將它們復制到Python代碼即可。
要在運行RVIZ和rosserial節點的情況下執行
rosrunmy_arm_xacropick/pick_2.py
進行斜坡測試。
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