ROS探索总结（三十一）——ros_control

其他 2019-07-26 23:31:30 阅读次数: 0

ROS中提供了丰富的机器人应用：SLAM、导航、MoveIt......但是你可能一直有一个疑问，这些功能包到底应该怎么样用到我们的机器人上，也就是说在应用和实际机器人或者机器人仿真器之间，缺少一个连接两者的东西。

clip_image002

ros_control就是ROS为用户提供的应用与机器人之间的中间件，包含一系列控制器接口、传动装置接口、硬件接口、控制器工具箱等等，可以帮助机器人应用快速落地，提高开发效率。

 

一、总体框架

clip_image004

上图是ros_control的总体框架，可以看到正对不同类型的控制器（底盘、机械臂等），ros_control可以提供多种类型的控制器，但是这些控制器的接口各不相同，为了提高代码的复用率，ros_control还提供一个硬件的抽象层。

clip_image006

硬件抽象层负责机器人硬件资源的管理，而controller从抽象层请求资源即可，并不直接接触硬件。

clip_image008

上图是ros_control的数据流图，可以更加清晰的看到每个层次包含的功能：

  1. Controller Manager：每个机器人可能有多个controller，所以这里有一个控制器管理器的概念，提供一种通用的接口来管理不同的controller。controller manager的输入就是ROS上层应用的输出。
  2. Controller：controller可以完成每个joint的控制，请求下层的硬件资源，并且提供了PID控制器，读取硬件资源接口中的状态，在发布控制命令。
  3. Hardware Rescource：为上下两层提供硬件资源的接口。
  4. RobotHW：硬件抽象层和硬件直接打交道，通过write和read方法来完成硬件的操作，这一层也包含关节限位、力矩转换、状态转换等功能。
  5. Real Robot：实际的机器人上也需要有自己的嵌入式控制器，接收到命令后需要反映到执行器上，比如接收到位置1的命令后，那就需要让执行器快速、稳定的到达位置1。

 

二、Controllers

ros_controllers这个功能包提供了已有的一些controllers：

clip_image010

当然，我们也可以根据自己的需求，创建需要的controller，然后通过controller来管理自己创建的controller，可以参考https://github.com/ros-controls/ros_control/wiki/controller_interface

clip_image012

 

 

三、Hardware Interface

Hardware Interface是controller和RobotHw沟通的接口，基本上和controllers的种类是对应的，同样可以自己创建需要的接口，可以参考：https://github.com/ros-controls/ros_control/wiki/hardware_interface

clip_image014clip_image015

 

 

四、Transmissions

Transmissions就是机器人的传动系统，机器人每个需要运动的关节都需要配置相应的Transmission，

可以通过代码完成https://github.com/ros-controls/ros_control/wiki/transmission_interface，但大部分情况下，都会在URDF文件中直接添加（http://ros.org/wiki/urdf/XML/Transmission）：

  1. <transmission name="simple_trans">
  2.      <type>transmission_interface/SimpleTransmission</type>
  3.      <joint name="foo_joint">
  4.           <hardwareInterface>EffortJointInterface</hardwareInterface>
  5.      </joint>
  6.      <actuator name="foo_motor">
  7.           <mechanicalReduction>50</mechanicalReduction>
  8.           <hardwareInterface>EffortJointInterface</hardwareInterface>
  9.      </actuator>
  10. </transmission>

 

五、Joint Limits

Joint Limits是硬件抽象层中的一块，维护一个关节限位的数据结构，这些限位数据可以从机器人的URDF文件中加载，也可以ROS的参数服务器上加载（先用YAML配置文件导入ROS parameter server），这些限位数据不仅包含关节速度、位置、加速度、加加速度、力矩等方面的限位，还包含安全作用的位置软限位、速度边界（k_v）和位置边界（k_p）等等。

我们来看一个URDF中设置Joint Limits的例子：

  1. <joint name="$foo_joint" type="revolute">
  2.   <!-- other joint description elements -->
  3.  
  4.   <!-- Joint limits -->
  5.   <limit lower="0.0"
  6.          upper="1.0"
  7.          effort="10.0"
  8.          velocity="5.0" />
  9.  
  10.   <!-- Soft limits -->
  11.   <safety_controller k_position="100"
  12.                      k_velocity="10"
  13.                      soft_lower_limit="0.1"
  14.                      soft_upper_limit="0.9" /> 
  15. </joint>

还有一些参数需要通过YAML配置文件先加载到参数服务器中，YAML文件的格式如下：

  1. joint_limits:
  2.   foo_joint:
  3.     has_position_limits: true
  4.     min_position: 0.0
  5.     max_position: 1.0
  6.     has_velocity_limits: true
  7.     max_velocity: 2.0
  8.     has_acceleration_limits: true
  9.     max_acceleration: 5.0
  10.     has_jerk_limits: true
  11.     max_jerk: 100.0
  12.     has_effort_limits: true
  13.     max_effort: 5.0
  14.   bar_joint:
  15.     has_position_limits: false # Continuous joint
  16.     has_velocity_limits: true
  17.     max_velocity: 4.0

另外，我们还可以在代码中使用joint_limits_interface来加载和设置关节的限位参数，可以参考：joint_limits_interface

 

六、controller manager

controller_manager提供了一种多controller控制的机制，可以加载、开始运行、停止运行、卸载不同的controller，并且提供了多种工具来完成这些操作。

 

clip_image017

 

1.命令行工具

命令行的格式为：

  1. $ rosrun controller_manager controller_manager <command> <controller_name>

支持的<command> ：

  • load: load a controller (construct and initialize)
  • unload: unload a controller (destruct)
  • start: start a controller
  • stop: stop a controller
  • spawn: load and start a controller
  • kill: stop and unload a controller

如果想要查看某个controller的状态，可以使用下边的命令：

  1. $ rosrun controller_manager controller_manager <command>

支持的<command> ：

  • list: list all the controllers in the order they are executed, and give the state of each controller
  • list-types: list all the controller types the controller manager knows about. If your controller is not in this list, you won't be able to spawn it.
  • reload-libraries: Reloads all the controller libraries that are available as plugins. This is convenient when you are developing a controller and you want to test your new controller code, without restarting the robot every time. This does not restart controllers which were running before.
  • reload-libraries --restore: Reloads all the controller libraries that are available as plugins and restores all controllers to their original state.

但是很多时候我们需要控制的controller有很多，比如六轴机器人，至少有六个controller，这时也可以使用“spawner ”这个命令来一次控制多个controller：

  1. rosrun controller_manager spawner [--stopped] name1 name2 name3

上边的命令可以自动加载、启动controller，如果加上--stopped参数，那么contrller则只会被加载，但是并不会开始运行。如果想要停止一系列controller，但是不需要卸载，还需要运行的话，可以使用下边的命令：

  1.  $ rosrun controller_manager unspawner name1 name2 name3

 

2.launch工具

在launch文件中，同样可以通过运行controller_manager包的命令，来加载和启动一系列controller：

  1.  <launch>
  2.    <node pkg="controller_manager"
  3.          type="spawner"
  4.          args="controller_name1 controller_name2" /> 
  5.  </launch>

上边的launch文件会加载并启动controllers，如果只需要加载：

  1. <launch>
  2.   <node pkg="controller_manager"
  3.     type="spawner"
  4.     args="--stopped controller_name1 controller_name2" />
  5. </launch>

 

3.可视化工具rqt_controller_manager

controller_manager还提供了可视化工具rqt_controller_manager，安装rosrun rqt_controller_manager rqt_controller_manager，直接使用下边的命令打开：

  1. rosrun rqt_controller_manager rqt_controller_manager

不过目前我用的indigo ros版本里边，这个工具貌似有问题，找不到executable。

 

七、案例分析

OK，前边学习了这么多新的概念，我们还是找一个实际的案例来分析一下。gazebo的tutorials里边提供了gazebo_ros_control的教程，用到一个两个关节的机械臂作为案例，我们就来分析一下这个案例中都是怎样落实上边这些概念的。源码可以在这里找到。

clip_image019

首先来看一张gazebo结合ros_control的架构图，其实和上边的数据流图差别不大。

 

1.Transmissions

rrbot有两个关节，每个关节都有一个传动装置，所以应该有两个Transmissions，在rrbot的URDF文件rrbot.xacro文件中，我们可以找到这两个Transmissions：

  1.   <transmission name="tran1">
  2.     <type>transmission_interface/SimpleTransmission</type>
  3.     <joint name="joint1">
  4.       <hardwareInterface>EffortJointInterface</hardwareInterface>
  5.     </joint>
  6.     <actuator name="motor1">
  7.       <hardwareInterface>EffortJointInterface</hardwareInterface>
  8.       <mechanicalReduction>1</mechanicalReduction>
  9.     </actuator>
  10.   </transmission>
  11.  
  12.   <transmission name="tran2">
  13.     <type>transmission_interface/SimpleTransmission</type>
  14.     <joint name="joint2">
  15.       <hardwareInterface>EffortJointInterface</hardwareInterface>
  16.     </joint>
  17.     <actuator name="motor2">
  18.       <hardwareInterface>EffortJointInterface</hardwareInterface>
  19.       <mechanicalReduction>1</mechanicalReduction>
  20.     </actuator>
  21.  
  22.   </transmission>

同时，为了让Gazebo可以识别<transmission>标签，还需要家在一个gazebo的ros_control插件：

  1. <gazebo>
  2.   <plugin name="gazebo_ros_control" filename="libgazebo_ros_control.so">
  3.     <robotNamespace>/rrbot</robotNamespace>
  4.   </plugin>
  5. </gazebo>

2.controller和controller_manager

首先通过一个YAML文件rrbot_control.yaml来声明我们所需要的controller，以及对应的参数：

  1. rrbot:
  2.   # Publish all joint states -----------------------------------
  3.   joint_state_controller:
  4.     type: joint_state_controller/JointStateController
  5.     publish_rate: 50 
  6.  
  7.   # Position Controllers ---------------------------------------
  8.   joint1_position_controller:
  9.     type: effort_controllers/JointPositionController
  10.     joint: joint1
  11.     pid: {p: 100.0, i: 0.01, d: 10.0}
  12.   joint2_position_controller:
  13.     type: effort_controllers/JointPositionController
  14.     joint: joint2
  15.  
  16.     pid: {p: 100.0, i: 0.01, d: 10.0}

其中还需要包含一个joint_state_controller，来控制发布每个关节的实时状态。

然后使用launch文件rrbot_control.launch，运行controller_manager中的spawner，加载并运行这些上边这些controller：

  1. <launch>
  2.  
  3.   <!-- Load joint controller configurations from YAML file to parameter server -->
  4.   <rosparam file="$(find rrbot_control)/config/rrbot_control.yaml" command="load"/>
  5.  
  6.   <!-- load the controllers -->
  7.   <node name="controller_spawner" pkg="controller_manager" type="spawner" respawn="false"
  8.     output="screen" ns="/rrbot" args="joint1_position_controller joint2_position_controller joint_state_controller"/>
  9.  
  10.   <!-- convert joint states to TF transforms for rviz, etc -->
  11.   <node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher"
  12.     respawn="false" output="screen">
  13.     <remap from="/joint_states" to="/rrbot/joint_states" />
  14.   </node>
  15.  
  16. </launch>

这个例程没有涉及到Joint Limits。通过下边命令就可以在gazebo中启动rrbot并且开始控制：

  1. roslaunch rrbot_gazebo rrbot_world.launch
  2. roslaunch rrbot_control rrbot_control.launch

clip_image021

也可以手动调用完成controller的加载：

  1. rosservice call /rrbot/controller_manager/load_controller "name: 'joint1_position_controller'"
  2. rosservice call /rrbot/controller_manager/load_controller "name: 'joint2_position_controller'"

启动controller：

  1. rosservice call /rrbot/controller_manager/switch_controller "{start_controllers: ['joint1_position_controller','joint2_position_controller'], stop_controllers: [], strictness: 2}"

停止controller：

  1. rosservice call /rrbot/controller_manager/switch_controller "{start_controllers: [], stop_controllers: ['joint1_position_controller','joint2_position_controller'], strictness: 2}"

使用下边的命令就可以让机器人动起来：

  1. rostopic pub -1 /rrbot/joint1_position_controller/command std_msgs/Float64 "data: 1.5"
  2. rostopic pub -1 /rrbot/joint2_position_controller/command std_msgs/Float64 "data: 1.0"

 


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转载自www.cnblogs.com/lizhensheng/p/11253331.html
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