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        本文从零开始介绍如何使用ROS来操控真实的机械臂，其中包括创建机械臂的xacro模型，为机械臂创建仿真环境以及路径规划环境，使用了包括rviz，gazebo的使用。在ROS上订阅关节数据节点来操控真实的机械臂。本文在文末有完整的开源代码，只要在~/arm_ws/src/arm-robot下，在次目录下运行https://blog.csdn.net/m0_/article/details/start.sh，就能直接实现所有功能。

        本文采用的硬件包括：arduino mega2560，pca9685多舵机控制模块，USB转TTL调试模块，测试用的舵机或直接是自己做的机械臂，杜邦线若干。

        PC端上的ROS-Noetic，操作系统是Ubuntu20.04。调试用的有串口调试助手，在Ubuntu上安装的Arduino IDE。

        这部分的配置可以去参考作者写的一篇详细文章，里面详细写了从Ubuntu安装到ROS-Noetic的详细过程，里面也有Arduino的安装教程，本文就不详细叙述了。

        要注意的是，作者那篇文章使用的是PC端虚拟机和树莓派的分布式通信，本文目前并未使用到树莓派，如果读者使用的是树莓派来驱动Arduino的话，也可以按照作者那篇文章的来设置。如果不是，就要在 3.3.1 修改.bashrc的那一步， 将ROS_MASTER_URI这个的IP地址改回你自己虚拟机Ubuntu上的IP地址，因为目前主机和从机都是你自己的虚拟机。

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        这步会创建一个文件夹，进入到arm_ws里面后执行catkin_make,执行完之后就会多出两个文件夹，一个是build，一个是devel，src是我们的源代码目录，build是编译过程中的中间文件存放的目录，devel是开发环境目录，编译后的目标文件和开发环境变量。

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        在src目录下创建一个arm-robot来存放该项目相关的文件夹。

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        在arm-robot下创建一个用来放URDF文件。std_msgs rospy roscpp tf urdf xacro为该ros包的依赖项。

        创建存放各个功能包的文件夹。

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        config：存放配置文件，通常用于参数设置，比如机器人模型的参数、传感器配置等。文件通常为 YAML 格式。

        launch：存放启动文件（.launch），用于启动一个或多个节点及其参数。这些文件定义了如何配置和启动你的 ROS 系统。

        meshes：存放三维模型文件，通常为 STL 或 DAE 格式，用于可视化和仿真中表示机器人的物理形状。

        scripts：存放可执行的 Python 脚本或其他脚本文件。这些脚本可以是 ROS 节点，也可以是辅助工具。

        urdf：存放机器人的 URDF 文件，描述机器人的结构和关节信息。URDF 文件定义了机器人的几何形状、关节类型、连杆等。

        此步骤如果是会建模的读者，或是已经有建模文件的读者，就可以跳过此步骤了，由于读者对机械臂的仿真要求不是很高，所以这里就直接使用圆柱体来代替了。如果是有建模文件的同学，就直接用solidwork来导出ros的urdf文件，具体的操作步骤请读者自行去搜索。

        小鱼ros一键安装已经在安装的过程中帮我们把必要的rviz等依赖都安装好了，所以我们不需要另外再去安装什么东西了。

        在urdf文件夹下创建一个arm.xacro文件

        该文件的完整内容如下：

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        接下来解析代码。

        颜色定义，定义了不同的颜色，用于机器人部件的视觉表示。每种颜色都有一个名称和 RGBA 值。

         链接属性，定义了不同链接的宽度和长度属性，便于在后续使用。

         惯性矩阵宏，定义了一个宏，用于创建惯性矩阵，接受一个质量参数。这样可以在多个链接中复用这一部分代码。

         链接定义，定义了链接（link）的视觉和碰撞特性，并设置了质量。每个链接都有视觉（visual）和碰撞（collision）部分。

         关节定义，定义了一个可转动关节joint1，其父链接和子链接分别是base_link 和link。还定义了关节的原点、旋转轴、限制和动态特性。

        type为revolute时，表示这是一个可转动的关节，type的类型有以下这几种：

        那个lower和upper代表的是弧度制的0到Π（3.），转换为角度大概就是0到180°，作者使用的是180°舵机，所以就使用了这个弧度作为限制。如果读者使用的是360°舵机，那请自行修改，计算的公式如下：

        度 = 弧度 × 180/Π

        geometry的就是你定义的几何体形状，几何体的类型有：

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         夹爪定义，定义了一个用于抓取的链接，包括视觉和碰撞特性，表明它的形状和材料。

        Gazebo 相关定义，为 Gazebo 中的链接定义了材料属性，用于在仿真中显示的外观。

         传动系统宏，定义了传动系统的宏，接受关节名称作为参数，用于简化多个关节的传动系统定义。

        ros_control 插件， 为 Gazebo 添加了 ROS 控制插件，允许 ROS 控制机器人并与 Gazebo 进行交互。

        由于作者的xarco不能直接检查，只能将其转化为urdf文件后再进行检查，所以作者直接就写了一个脚本来执行这个过程，在读者写了xacro，如果想要检查一下自己写的是否有错误，也可以进行这个操作。

        报错的内容如下

        检查格式的脚本，先创建一个check.sh文件，sudo nano check.sh，将以下内容填进去。

        如果出现下面的这个的话，就说明你的xacro文件没错了，下面的这些child是你的关节的父子类。

        在这步会创建一个启动文件，会发布机械臂的关节状态，并使用rviz加载出来。在marm_description/launch目录下：

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        写入节点，在这个启动文件里，启动了一个gui节点，读者可以使用此gui，使用滑块来控制机械臂，在滑动机械臂运动之后，机械臂可能会一直不断的抽搐，也就是在不断的往返往返运动，这个是正常现象，无需担心。

        随后在工作空间下执行

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        执行后的效果如下图： 

        在弄完rviz之后，就可以开始弄moveit运动规划了。在终端输入

        要注意：你的电脑网络最好是连你自己的热点，如果是连公网的话，你的主机请求可能会被防火墙拦截，导致启动不了moveit。

        先启动ros节点

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        再开另外一个终端来运行moveit配置（打开终端的快捷方式ctrl alt t）。

        开始界面如下，新建一个Package，导入刚刚我们写的那个urdf文件， /home/pi/arm_ws/src/arm-robot/marm_description/urdf/arm.urdf

         首先点Self-Collisions，点Generate Collision Matrix生成碰撞矩阵，用于自动生成和管理机器人各个部分之间的碰撞检测信息。使用默认的配置就行。

         Virtual Joints本文是没有用到虚拟关节的，所以就不需要管他了。

        然后是Planning Groups，规划组是将机器人的的关节或链接组合在一起，以便于进行运动规划和控制。点击Add Group,为组别起名字，机械臂运动是符合运动学规律的，所以要给机械臂添加kdl kinematics plugin/KDLKinematicsPlugin，机器人运动学计算。

         点击Add Kin.chain，为机械臂添加和配置运动学链（kinematic chain）。运动学链是指机器人的关节和链接的集合，描述了从基座到末端执行器的运动关系。通过添加运动学链，用户可以明确机器人模型的各个部分如何相互连接和运动。配置运动学链后，MoveIt可以进行逆向运动学和正向运动学的计算，帮助确定关节位置。

        再添加一个gripper组，这个组不需要添加运动学配置，这个组需要添加关节和链接。点击Add Joints，添加夹爪

        保存完之后，再次点击gripper组的Links，添加链接。

         Robot Pose是我们用来定义机械臂的姿态，用来表示当前机械臂的状态。Robot Pose用于表示机器人的当前状态，便于在运动规划和控制过程中跟踪机器人的位置和方向。这里作者就只定义一个初始化的姿态。读者可以根据自己的需求设置到想要的姿态。

         然后是填写Author Information，这个一定要填，随便填也要填一个进去，不然他是会导出失败的。

        最后是Configuration Files，我们先去arm-robot下创建一个存放Moveit配置文件的文件夹。

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        在Configuration 中选择该保存路径。

        如果生成成功应该会出现下面这些东西。

        在launch文件夹下，会有一个示例文件demo.launch，我们可以试着启动他一下。

 

        启动之后，就可以进行路径规划了。你可以通过移动那个球（Goal Pose）来将机械臂移动到指定的位置，也可以选择你之前在Moveit上设置的Goal State，弄完之后点Plan & Execute就会开始路径规划了。

        这时候你再开启另外一个终端，用来获取此时的关节数据，首先先输入 rostopic list获取此时在运行的节点，发现有一个节点名字叫做/joint_states，这个就是驱动你机械臂运动的关节数据，我们可以看一下这个关节数据的内容

         下面这些就是我们关节的数据，这个/joint_states提供的数据非常重要，在我们后续用gazebo来驱动真实的机械臂上起的至关重要的作用。

        在moveit的配置文件当中，在launch中也有一个文件是叫做gazebo的文件的，我们将其运行一下就会进入到gazebo当中了。

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         这个就是我们的gazebo界面了，接下来我们要试着来写一个逻辑控制节点来控制此机械臂。

         在marm_description的script目录下创建一个simple_mover.py的运动控制节点，写入以下代码。

        此代码通过sin函数，产生一个关节控制数据，通过/arm/joint1_position_controller/command节点来控制各个关节的运动。这个路径名字是取决于你在urdf中所定义的名字。

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        这时候你就可以看见你的机械臂在一直不断的运动了，懂得了如何操控机械臂之后，接下来就是自己编写ros节点来控制机械臂运动了，控制机械臂运动可以用逻辑节点来控制，也就是你自己编写一个逻辑代码，使机械臂自主决策来运动，本文这里没有采用这种方式，而是采用一个gui界面来手动控制机械臂运动。

        在上面我们使用一个gui节点来控制rviz的机械臂运动，在gazebo中我们也可以采用一个gui节点调出这个界面，从而用这个界面来控制gazebo的机械臂。

        我们首先先启动gazebo

        在另外一个终端启动gui界面

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        这时候我们滑动这个滑块，是不是不能控制我们的gazebo，这是当然的，在上面作者也说了，gazebo的关节控制是通过/arm/joint1_position_controller/command节点来控制的，所以我们还需要一个转换节点来将/joint_states中的关节数据订阅，然后发布到command上。

        在marm_description的script目录中创建一个joint_states_to_command.py文件，这个节点文件将帮助我们订阅/joint_states节点然后发布给command。

        再另外开一个终端，将节点激活并开始运行。

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        这时候你再滑动gui的滑块就发现能够成功控制到机械臂的运作了。

        弄了这么多软件方面的东西，终于也是回到了我们的硬件环节了，ros和arduino的通讯方式主要有两种，一种是直接用串口来通讯，但是直接用串口来通讯的话，处理的时候可能会比较麻烦，所以本文这里直接就选择了第二种方法，也就是直接使用rosserial来通讯，在使用这个之前，我们首先要在Ubuntu上安装rosserial的依赖。版本名字依据你自己的ros版本来更改。

        然后在arduino上，安装rosserial的库，如果你是和参考我的这篇文章安装的arduino的话，那你就完全跟着我的步骤走，但是步骤其实都差不多的。

        点击左边导航栏的第三个库管理，然后搜索rosserial，点击安装。如果没有左边的导航栏的话，就在工具——>库管理，也是可以下载这个rosserial库的。

                                        

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        安装完毕之后，接下来我们就可以测试一下这个库了。

        我们可以打开示例中的 hello world来测试我们的rosserial，如果有读者发现打不开，这是正常的，因为那个hello world的后缀名还是旧版的ide格式，我们现在的arduino已经是ino后缀了，所以我们只需要去arduino的库里面把那个示例的后缀名改一下就行了。

        在arduino内点击文件——>首选项，在那里可以看见项目的文件夹地址，点击浏览，进入arduino的库。

        选择Rosserial_Arduino_Library库，找到examples里面的hello world示例，将ide改成ino，再返回arduino，就发现这个示例能够打开了。如果有想看看其他示例的，也可以去一个个更改那个文件的格式。

        如果有懒得去修改的，这里也粘贴出完整的测试代码。

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        将你的arduino接到虚拟机上，把程序烧录进去，烧进去之后，按一下arduino的复位，返回Ros上，打开rosserial。USB根据你自己的实际来修改。在arduino上可以看见Arduino连接到了哪个USB上。

        如果运行之后发现没有权限操控ttyUSB0，那就要把ttyUSB0添加到dialout用户组当中。

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        运行完上面的命令后，需要重新登录你的用户账户，以使组权限更改生效。你可以注销并重新登录，或者重启虚拟机。

        重启后，通过以下命令来检查/dev/ttyUSB0的权限。

        输出中应该显示设备属于dialout组，并且拥有读取和写入权限（通常为crw-rw----）。

        这时再运行一次rosrun rosserial_python serial_node.py /dev/ttyUSB0应该就没有报错了。

        没报错之后我们就可以来订阅arduino发布的/chatter节点了。

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        这时候我们就可以看见来自arduino发布的消息了。

        解决完ros与arduino的通讯之后，接下来的问题就是如何驱动机械臂了，这里作者采用了PCA9685的模块来驱动机械臂，PCA9685是一款可以驱动多路舵机的模块，使用的是IIC通讯，在arduino上是有pca9685的相关库的。

        在arduino上搜索Adafruit PwM Servo Driver Library，随后可以使用一个舵机来测试这个库。

        测试代码如下，是在该库的servo示例上：

        编译后烧录到arduino上，就可以驱动舵机运动了，接下来就可以使用该库来驱动我们的机械臂了。

        在ros上，我们还需要编写一个节点，用来订阅/joint_states的消息和将该消息转换为我们舵机的PWM驱动值，作者使用的舵机是180°舵机（标准180°舵机的信号脉冲宽度范围为600微秒到2400微秒），所以限幅SERVOMIN和SERVOMAX是150到600，作者对精度的要求目前不是很高，所以就直接使用了pwm.setPWM来编写，如果读者的精度的要求较高的话，也可以使用pwm.writeMicroseconds编写。

        转换的公式为：SERVOMIN = （脉冲长度/）*频率*4096

        所以SERVOMIN = （600/20000）*4096 = 150  （50hz约为20毫秒）

        在marm_description/script下创建一个states_to_positions.py节点文件，写入以下内容：

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        在这个节点上，也顺便把关节数据映射为角度了，因为弧度转换为角度是浮点数运算，所以为了避免arduino端算力不足，还可以加快运算的速度，就直接在ros端直接把要做的全做了。

        启动这个节点之后，我们也可以再写一个订阅节点，来查看states_to_positions节点运作是否正常。也可以直接rostopic echo /joint_positions

        创建joint_positions_listener.py文件。

        移动gui的滑块界面，如果数据的范围都是在你设定的范围内，那就是成功订阅到/joint_states并成功转换了。

        回到arduino端，现在到arduino端来订阅/joint_positios的数据了，arduino端的代码建议使用serial1串口一来作为调试串口来输出你订阅到的数据，因为你不知道会不会出现什么问题，然后又找不到问题所在，arduino端的代码如下：

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        这里串口一是作为我的调试串口来使用的，要特别注意：arduino订阅的数据长度是有限的，例如作者之前使用的是Float64的数组，所以导致回调函数根本就没有触发，因为他数据溢出了，所以要注意你数据的类型，如果你数据太多的话，建议将数据类型缩小，不然就会导致空空如也的情况，使用Float64经过作者一个个的测试之后，发现最多只能容纳5个Float64的数据，多了都会导致回调函数不能正常被触发，所以作者这里将数据类型改成了Float32，如果读者的关节数据没有那么多的话，就可以直接不用管这个了。

        现在有了这么多的节点需要启动，一个个启动实在是太麻烦了，所以作者直接就将要启动的东西写成了一个脚本，直接运行就能实现想要运作的节点。

        选择一个你喜欢的位置来安放你的脚本，作者这里选择的是arm-robot的目录下。

        写入要启动的东西。

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        sleep是为了等待进程启动完毕，作者的电脑是比较卡的，所以启动时间就放得长一点了，读者可根据自己的需求来更改。

        在arm-robot下直接执行https://blog.csdn.net/m0_/article/details/start，启动所有的东西，移动你的滑块，就能驱动你的机械臂了。

        本**的gazebo驱动真实机械臂还只是一个很粗略很粗略的东西，如果是想要完全在gazebo中驱动的结果和你在真实驱动的机械臂做到完全一样，那就需要读者自己的画3d模型，然后在states_to_positions.py中，发送数据的时候为每个关节都添加PID控制，这样应该就能做到大致一样了。

附录：

本文的Gitee开源如下：

arm_ws: 在Ubuntu的ros-noetic上，使用gazebo来控制真实的机械臂运作

        也可以直接在你的Ubuntu上运行，这样就能获取到完整的ros工作空间了