使用 ROS 使用 6 自由度 KUKA 机器人拾取和装载物体
哈佛大学哈希米 开源 很多年前的开源项目，今天，机器人已经能在产业上大量的批量化使用！
github地址
https://github.com/Salman-H/pick-place-robot
国内镜像地址 （翻译 - 翻译稀啪烂，别怪小编）
http://www.gitpp.com/robotlee/pick-place-robot-cn
在非结构化环境中实现商业上可行的自动拣选和装载（例如从货架上拣选产品并将其放入运输箱中）仍然是一个艰巨的挑战。【这是多年前，机器人研究才开始。现在已经不是挑战了】【 目前这些算法，已经完全产业化，并大规模使用】
ARC 的目标是执行在货架上挑选和存放物品的一般任务的简化版本。根据ARC 规则：“挑战赛结合了对象识别、姿势识别、抓取规划、合规操作、运动规划、任务规划、任务执行以及错误检测和恢复”。
该项目的目标是在模拟中展示 KR210串行机械手在半非结构化环境中拾取和放置物体的自主能力。
在此项目的背景下，单个拾取和放置周期可分为以下任务：
识别货架上的目标物体
计划并执行朝向该物体的干净运动
有效抓取/拾取目标物体而不干扰其他物体
计划并以干净的方式前往下车地点
将物体有效地存放/放置在投放地点
机器人操纵器几乎在每个行业都无处不在。从食品、饮料、运输和包装到制造、铸造和航天：
在面包店堆垛食品
汽车、飞机精密涂装
将产品定位到仓库中的包装站
钢材切割和钢桥制造
点焊和自动化铸造工艺
协助部署卫星
航天器与国际空间站的对接和停泊
在 EVA 期间协助宇航员的活动
所有这些工作都需要相同的核心能力，即机器人手臂的末端执行器到达其工作空间内的特定 3D 坐标，以便它可以与该位置的环境进行交互，正如本项目旨在演示的那样。
该项目使用在Ubuntu 16.04 LTS (Xenial Xerus)上运行的ROS Kinetic Kame。
以下工具用于模拟和运动规划：
Gazebo：基于物理的 3D 模拟器，广泛应用于机器人领域
RViz：用于传感器数据分析和机器人状态可视化的 3D 可视化工具
动起来！：基于 ROS 的运动规划、运动学和机器人控制软件框架
ROS安装完成后，我们就可以继续进行项目的环境设置：
1.验证ROS安装的gazebo版本
2.如果安装的gazebo版本不是7.7.0+，请按如下方式更新
$ sudo sh -c 'echo 'deb http://packages.osrfoundation.org/gazebo/ubuntu-stable `lsb_release -cs` main' > /etc/apt/sources.list.d/gazebo-stable.list'
$ wget http://packages.osrfoundation.org/gazebo.key -O - | sudo apt-key add -
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install gazebo73. 创建一个catkin工作区（如果还没有）
请注意，已创建一个符号链接 (CMakeLists.txt)/opt/ros/kinetic/share/catkin/cmake/toplevel.cmake
4.克隆或下载项目存储库到catkin工作区的src目录中
cd ~/catkin_ws/src
$ git clone https://github.com/Salman-H/pick-place-robot
5. 安装缺少的依赖项（如果有）
6. 更改脚本文件的权限，使其可执行
$ cd ~/catkin_ws/src/pick-place-robot/kuka_arm/scripts
$ sudo chmod u+x target_spawn.py
$ sudo chmod u+x IK_server.py
$ sudo chmod u+x safe_spawner.sh
7. 构建项目
8.打开主目录中的.bashrc文件并在末尾添加以下命令
# Inform Gazebo (sim software) where to look for project custom 3D models
export GAZEBO_MODEL_PATH=~/catkin_ws/src/pick-place-robot/kuka_arm/models# Auto-source setup.bash since the pick and place simulator spins up different nodes in separate terminals
source/catkin_ws/devel/setup.bash
背景介绍
Gazebo是一款开源的机器人仿真软件，它提供了一个高度真实的物理模拟环境，用于模拟机器人在现实世界中的运动和交互。作为一个三维仿真平台，Gazebo支持多种物理引擎，能够模拟复杂的动力学现象，如碰撞、摩擦和重力效应。它允许用户构建和测试机器人模型，进行控制算法的研究和验证，以及在仿真环境中进行路径规划和导航等操作。
Gazebo的主要特点和功能包括：
1. 机器人模型构建：用户可以使用Gazebo提供的基础形状（如球体、圆柱体、立方体）来构建机器人模型，也可以通过CAD软件和其他设计工具导入复杂的机器人模型。
2. 现实世界场景模拟：Gazebo支持建立包括建筑物、地形、障碍物等在内的仿真场景，用户可以设置不同的环境和天气条件，以测试机器人在不同情况下的性能。
3. 传感器模型库：Gazebo内置了丰富的传感器模型库，包括摄像头、深度摄像头、激光雷达（LIDAR）、惯性测量单元（IMU）等，用户还可以自定义传感器模型。
4. 物理引擎集成：Gazebo允许用户为机器人模型添加物理性质，如质量、重力、摩擦力等，从而进行更为精确的动力学模拟。
5. 与ROS的集成：Gazebo与ROS（Robot Operating System）有着良好的兼容性，可以方便地在其仿真环境中运行ROS节点，实现控制、感知和决策功能。
6. 插件和扩展：Gazebo支持插件，用户可以根据需要添加自定义的物理效果、传感器或者行为。
在教育、研究和工业应用中，Gazebo作为一个强大的工具，帮助开发者在不涉及实际物理硬件的情况下，设计和测试机器人系统。通过在仿真环境中进行初步的算法验证和测试，可以大大减少开发成本和时间，提高开发效率。
使用 ROS 使用 6 自由度 KUKA 机器人拾取和装载物体
哈佛大学 哈希米 开源 很多年前的开源项目，今天，机器人已经能在产业上大量的批量化使用！
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https://github.com/Salman-H/pick-place-robot
国内镜像地址 （翻译 - 翻译稀啪烂，别怪小编）
http://www.gitpp.com/robotlee/pick-place-robot-cn
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