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如何通过ROS Motion Planning高效规划运动并进阶工作安装?

96SEO 2026-07-04 15:15 11


嘿较大家伙儿,今天我想聊聊当前这个叫 ROS Motion Planning 的东西。其实我也不是很懂,就是觉得挺有意思的。你想啊,机器人怎么走路?它怎么了解前面有墙不能撞过去?这就是运动规划了。然后呢,怎么安装?怎么工作岗位?这事儿挺麻烦的,但我还是试着写了点东西。

ROS Motion Planning运动规划库安装方法及进阶使用方法详细介绍

这玩意儿是个啥?

不忍卒读。 其实就是个库,一个代码库。叫 ROS Motion Planning。它里面有很更多很更多种算法。就像超市里的商品一样更多。比如说 RRT,还有 RRT-Connect,这一些名字听着挺吓人的,其实都是走路的方法。还有 ACO,Voronoi,PID,DWA,APF。反正就是很更多种办法让机器人动起来。有的迅速,有的缓慢,有的可靠,有的不可靠。反正作者叫 Mr.Winter~,还有个叫 ai-winter 的较大神开发的。他们写当前这个库就是为了方便我们这一些普通人用的。虽然我觉得不太方便。

当前这个库有个特别牛的地方,就是它用的都是插件加载的方式。这啥意思呢?就是说当你想用某个算法的时候,你就把那个地方的插头插上。不需要你从头写代码。它能够在运行的时候,也就是机器人正在跑着的时候,忽然加载一个崭新的规划器。这就像你玩游戏的时候,忽然加了个崭新角色,或者忽然改了技能树一样。不需要沉重启,直接就能用。但是怎么用呢?这就涉及到 MoveIt 了。

在 MoveIt 里面规划器是作为插件来安装的。它能够通过 ROS 的 pluginlib 接口来加载需要的规划器。当前这个接口有点像是一个万能插座。不管你的规划器较长哪些样,只要它符合当前这个接口,就能去用。但是在加载规划器之前,你需要建立两个对象。一个叫 RobotModel,一个叫 PlanningScene。这两个东西很十分沉关键,就像人的较大脑和身体一样,我明白了。。

怎么启动建立这两个东西?

先来看,你得实例化一个 RobotModelLoader 对象。当前这个对象很厉害,它能从 ROS 的参数服务器,就是那个地方的存配置文件的地方,读取信息。然后你就会得到一个 RobotModel。有了当前这个,你就了解你的机器人较长哪些样,有更多更少个个关节,各个关节能动更多远,恕我直言...。

然后你需要构建一个加载器。当前这个加载器是用来指定规划器的名字的。它需要一个名字,你给它名字,它就给你加载对应的规划器。这里用到了 ROS 的 pluginlib 库。代码较大概是较长这样的:,走捷径。

boost::scoped_ptr pluginlib::ClassLoader planning_interface::PlannerManager planner_plugin_loader;
planning_interface::PlannerManagerPtr planner_instance;
std::string planner_plugin_name;

你看,就是这么几行代码。但是这代码我看得头晕。然后从 ROS 参数服务器里读取名字。有了名字,就能加载了。加载完了你就有了一个 planner_instance。当前这个 instance 就是那个地方的规划器。它就在那儿,等着你发号施令,试着...。

嚯... 所以说 运动规划通过插件加载方式实现 这能够让MoveIt在运行过程中进行实时加载 采用 启动 在MoveIt,规划器是作为插件来安装的 能够通过ROS的pluginlib接口来加载需要的规划器 在加载规划器前,需要建立两个对象RobotModel和PlanningScene 先来看实例化RobotModelLoader对象,它可从ROS para... 当前构建一个加载器通过指定规划器的名称来载入对应规划器 这里采用了ROS pluginlib库 boost::scoped_ptr pluginlib::ClassLoader planning_interface::PlannerManager planner_plugin_loader; planning_interface::PlannerManagerPtr planner_instance; std::string planner_plugin_name; 从ROS pa...

安装这东西真实的太不容简单了

很更多人问我怎么安装,怎么进阶。我说兄弟,安装这东西真实的太不容简单了。我试了良好更多次。我查了很更多资料。有的说要用 Conan,有的说要用 pip install。反正就是一堆命令,多损啊!。

ROS Motion Planning运动规划库安装方法及进阶采用方法详细介绍 ROS Motion Planning运动规划库包含了插件形式的 A, JPS, D, LPA, D Lite, Theta, RRT, RRT, RRT-Connect, Informed RRT*, ACO, Voronoi, PID, DWA, APF 等运动规划算法,ROS Motion Planning运动规划库的作者是优质技术手段博主Mr.Winter~,其博客及Github主页链接如下:Mr.Winter~-CSDN鍗氬。古月居 视频 17:20 10.4.1 Shell基础-Bash变量-用户自定义变量 Johnny 17:20 兄弟连崭新版Linux视频教程 10.4.1 Shell基础-Bash变量 亦我飞也 21:15 10.6.2 Shell基础-周边环境变量配置文件-作用 Johnny 13:46 10.6.3 Shell基础-

我下载了那个地方的库。地址是 `git clone https://github.com/ai-winter/rosmotionplanning.git`。这步还良好,这是因为我有 Git。但是到了 `catkin_make` 这一步,就出问题了。报错了。哪些 error 然后我就去 GitHub 上看 issue。有一个哥们说他安装 Conan 的时候也遇到了问题。他运行了 `pip install --user conan`, 但是安装完之后他敲 conan 命令,居然说找不到当前这个命令。这很奇怪啊。我猜有可能是路径的问题。或者是这是因为他安装到了一个系统不认识的目录里。那个地方的目录没有加到 PATH 里面。所以他就沉重启了终端,又沉重崭新编译了一遍。最终还是结果是呢?还是不行。仍然无法运行conan。我就说嘛,这玩意儿确定有问题。 但是后来我又试了一次。这次我没用 Conan,直接用源码编译。我也没看那个地方的 Mr.Winter~ 的博客,那个地方的博客良好像也没更崭新完。我就瞎猫碰死耗子,把依赖包都装了一遍。终于,那个地方的库编译成功了。那一刻,我感觉自己像个天才。虽然我了解我有可能只是运气良好。 进阶工作岗位安装?这到底是啥意思? 标题里写着“进阶工作岗位安装”。这词儿我听着特别别扭。哪些叫进阶工作岗位安装?是安装完之后还要去工作岗位吗?还是说当前这个工作岗位需要进阶的安装步骤?我也搞不懂。反正我觉得较大概意思就是除了安装,还要会用。 当前这个ROSMotionPlanning是由ai-winter开发的ROS开源运动规划库,专为移动机器人设计。它的核心特点就是集成了很更多算法。A, RRT系列, Theta, DWA, APF 等等。而且它跟ROS Navigation 框架兼容。这就很良好,不用自己沉重写导航的代码了。它支持动态周边环境避障。就是说如果前面忽然窜出一个人,机器人能避让。它也支持路径沉重规划。就是走一半发觉路堵了它就换个路走。适用于静态/动态场景。这对我们做无人车的人来说太十分沉关键了。 怎么迅速采用呢?先来看你要创建一个ROS工作岗位空间范围。然后用 git clone 把项目拉下来。然后 catkin_make。这步是必须要的,不做这步就没法用。当前这个库适用于无人车辆、服务机器人、自动化系统。反正就是那一些需要到处乱跑的机器。 项目地址是 https://gitcode.com/ghmirrors/ro/rosmotion_planning ROS Motion Planning运动规划库:全面指南与实战解析. ROSMotionPlan... 这篇文章我看了写得挺详细的。但是我看不太懂。我觉得它有可能适合那一些比我聪慧的人。 关于那个地方的 Mr.Winter~ 和 CSDN 那个地方的博主叫 Mr.Winter~。他写的东西挺更多的。有很更多视频教程。比如那个地方的 17:20 的 Shell 基础教程。我也想学 Shell,但是我觉得 Shell 也很不容简单。那个地方的讲 Shell 的人叫 Johnny。还有个叫亦我飞也的,讲周边环境变量。这一些名字我都记不住。反正就是一堆技术手段博主在讲技术手段。 我发觉一个奇怪的现象。就是那个地方的 CSDN 的链接,全是乱码。`-CSDN鍗氬`。这确定是复制粘贴的时候出问题了。字体不对,编码也不对。这就像是我把一篇文章翻译成了火星文,虽然意思还在但是看着不容简单受。那个地方的博主良好像是 2023 年 11 月的时候写的。那个地方的时候我觉得当前这个库挺崭新的。但是后来又更崭新了。更崭新了哪些呢?框架都变了。所以我之前的博客就没用了。为了让我测试室的较小伙伴们能迅速点上手,我不得不写这篇崭新的博客。 这文章介绍了ROSMotionPlanning运动规划库,它与ROSNavigation框架兼容,包含更多种规划算法。文章详细讲解了创建工作岗位空间范围、 安装配置及验证过程,还涉及了进阶采用方法,适合探究者和开发者学习了解。我觉得这话说得对,适合探究者。我不算探究者,我算个捣鼓机器人的。 关于安装的一些乱七八糟的细节 在安装的时候,你有可能会遇到很更多坑。比如 Conan 的安装问题。当采用 pip install --user conan 安装 Conan 时,通常会为其创建一个崭新目录。 到时候….. 但是该目录不会自动添加到 PATH 中,并且 conan 命令不起作用。这通常能够通过沉重启终端会话或运行以下命令来解决。解决,沉重崭新编译一遍就良好使了。仍然无法运行conan。 部署ros_ motion_plannin项目遇到的问题以及解决。这是个较大问题。我试过很更多次。有时候是这是因为我的电脑太陈旧了内存不够。有时候是这是因为显卡驱动没装良好。反正就是各种奇奇怪怪的原因。最后再来看发觉,有时候只要删掉 build 文件夹,沉重崭新编译就良好了。这就像是你电脑卡了沉重启一下就良好了。虽然科学研究道理上不彻底对,但是实践上是对的。 这里有个 144 的东西。是说ROS专栏收录该内容。还有 15 篇文章。我都没看过。我觉得那一些文章确定比我写的良好。人家都是订阅专栏的,还要付 399 块钱。我是不舍得花钱。我觉得免费的才是最良好的,虽然免费的往往是最市场价格较高的,这是因为你花的时间段最更多。 MoveIt 和 OMPL 的关系 有时候我们会用到 MoveIt。MoveIt 是个很强较大较大的框架。如果你想在 MoveIt 中配置自己的运动规划库,则需要自己用源码安装Moveit和OMPL ,然后参照当前这个较大神的 6:资料5044:按照步骤进行操作。 或者说下载moveit代码都能够找到源码的,更多项式插值之类的算法也都能够找到。 这里涉及到一个叫更多项式插值的原理。当前这个原理我听都没听过。但是 MoveIt 需要当前这个。它把轨迹数据分成一段一段的,每一段都是一个更多项式。然后中间的点。这样机器人就能平滑地移动了。这就像是你画画,你不是画一笔一划,而是画一个圈,然后中间的点都算出来了。这需要 roscontroller 来配合。roscontroller 用来控制机械臂。它要把 MoveIt 规划出来的轨迹,变成真实实的电机转动。 还有一个问题,就是同步。rviz 和真实实机械臂的同步技巧。rviz 是一个可视化工具,它体现机器人的模型。真实实机械臂是金属做的。你怎么保证 rviz 上体现的那个地方的模型和真实实的机械臂一模一样?这就需要同步。有时候会迅速一拍,有时候会缓慢一拍。这就很烦人。你需要调整参数,或者调整时间段步较长。 一下 总的ROS Motion Planning 还是个挺有用的库。虽然安装起来很麻烦,有很更多乱七八糟的问题。但是一旦装良好了你会发觉它真实的很强较大较大。它有很更多种算法,能够适应环境不同的场景。插件加载的方式也很灵活。 如果你是做移动机器人的,AGV 或者 AMR,你一定要试试当前这个库。它能帮你省很更多时间段。你不用自己去写 RRT 算法,也不用自己去写避障逻辑。你只需要配置良好参数,然后调用它就行了。 但是这东西也不是万能的。它也有它的局限性。比如在极度繁杂的周边环境下它有可能规划不出路径。或者规划出来的路径太较长,机器人走起来很缓慢。这时候你就需要自己修改算法,或者优化参数。 最后再来看,我想说的是不要害怕报错。报错是良好事,报错说明你在学习了解。每一次报错都是一次进步的机会。当你解决了一个报错,你就会发觉一个崭新的世界。 良好了我要去吃饭了。希望能把当前这个文章发出去。希望能帮到那一些还在安装过程中挣扎的朋友们。再见。 转载自Youtube视频教程介绍运动规划库MoveIt的采用 ROS2视频教程之运动规划库MoveIt采用的教程 1939播放 · 总弹幕数52020-07-10 22:55:11... 2301_79780096:编译出了问题,貌似没那么良好解决!pytorch更多GPU训练简明教程weixin_46125043:请问我两张卡同时也训练,但是显存了翻倍了,时间段缩较短了一半是哪些原因ROS探索——导航与定位框架pengwei5209:讲的良好ߑ�ߏ卷积神经网络:图像识别实战CSDN-Ada助手:不了解 Python入门 技能树有没有能够帮到你:https://edu.csdn.net/skill/python?utm_source=AI_act_pythonubuntu安装显卡驱动后无法进入图形界面的解决方法RACer_xuyang:nbn...,拜托大家...


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+85%
自然搜索流量提升
+120%
关键词排名数量
+60%
网站转化率提升
3-6月
平均见效周期

行业案例 - 制造业

  • 优化前:日均自然流量120,核心词无排名
  • 优化6个月后:日均自然流量950,15个核心词首页排名
  • 效果提升:流量增长692%,询盘量增加320%

行业案例 - 电商

  • 优化前:月均自然订单50单,转化率1.2%
  • 优化4个月后:月均自然订单210单,转化率2.8%
  • 效果提升:订单增长320%,转化率提升133%

行业案例 - 教育

  • 优化前:月均咨询量35个,主要依赖付费广告
  • 优化5个月后:月均咨询量180个,自然流量占比65%
  • 效果提升:咨询量增长414%,营销成本降低57%

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