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harrycomeon/ur5-gazebo-grasping

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1,problem:

1-1, 如果存在robotiq_85_gripper 包编译存在问题 用这个包替换

git clone https://github.com/StanleyInnovation/robotiq_85_gripper.git

2,Description:

在GAZEBO环境下,搭建了世界环境,并且添加了深度相机和带手抓的UR5机械臂,结合视觉算法,进行物体位姿估计,利用moveit_commander实现简单抓取操作。

参考网址:

https://blog.csdn.net/harrycomeon/article/details/107073020 https://blog.csdn.net/harrycomeon/article/details/107331674

3,Test

首先测试模拟环境下,脱离视觉的情况下,利用ROS的moveit控制机械臂进行轨迹规划,实现抓取的操作过程。

运行语句:

启动模拟环境: roslaunch ur5_single_arm_tufts ur5_single_arm_gazebo.launch 结合抓取策略,进行物块的抓取操作 rosrun ur5_single_arm_manipulation grasping_demo.py

视觉抓取演示

利用视觉获取物块的位姿,利用ROS的moveit控制机械臂进行轨迹规划,实现静态抓取的操作过程。 运行语句:

启动模拟环境: roslaunch ur5_single_arm_tufts ur5_single_arm_gazebo.launch

识别物块位姿,并发布到TF树 roslaunch find_object_2d find_object_3d_kinect2.launch

订阅发布的位姿,并发布给机械臂 rosrun opencv tf_listener.py

结合抓取策略,进行物块的抓取操作 rosrun ur5_single_arm_manipulation grasping_demo_vision2.py

4,Tips:

1,对比观察一下,视觉算法获取的位姿与实际布置的位姿的位姿偏差。

2,订阅发布的TF树中,坐标变换时,注意根据发布的话题名称修改程序。

3,思考一下,手眼标定在整个静态抓取中所扮演的角色。

4,从程序中理解,每个部分的实现过程。

感谢ziyu同学和其他github上的参考代码及文档,才有了现在的静态抓取,开源棒棒棒。

参考网址:https://github.com/Dzy-HW-XD/kinectv2_ur5

About

ur5+robotiq_85_gripper gazebo grasping

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