MoveIt与RobotStudio

### ROS MoveIt2 教程与资源概述 #### 移动规划的重要性 在机器人领域，运动规划对于实现自主控制至关重要。无论是工业机械臂的精确操作还是服务机器人的灵活移动，均依赖于高效的运动规划算法的支持[^1]。 #### ...

### 设置或优化 MoveIt 规划时间参数 #### 配置文件修改 为了设置或优化MoveIt路径规划的时间参数，可以通过编辑配置文件来进行。这些配置文件通常位于`<robot_moveit_config>/config`目录下。具体来说，可以调整`ompl_planning.yaml`文件中的参数以影响规划时间和性能[^1]。 ```yaml # Example of OMPL planning configuration snippet group_name: planner_configs: - SBLkConfigDefault - PRMstarkConfigDefault default_planner_request: planner_id: RRTConnectkConfigDefault num_planning_attempts: 80 allowed_planning_time: 5.0 ``` 上述代码片段展示了如何设定默认使用的规划器以及允许的最大规划时间为5秒。通过增加`allowed_planning_time`的值可延长规划过程所花费的时间，这可能有助于提高找到更优解的概率，但也可能导致整体效率下降。减少此数值则相反，可能会加快响应速度但牺牲了解的质量。 #### 使用STOMP进行轨迹优化 除了基本的OMPL规划外，还可以利用像STOMP这样的高级规划工具来进一步微调轨迹特性。STOMP能够基于随机梯度下降方法迭代改进初始猜测得到平滑且高效的运动方案。对于希望精细化控制整个动作流程的应用场合尤为适用[^2]。 当采用STOMP作为规划组件时，用户可以在其专属配置项内指定更多关于时间轴的信息： ```yaml # STOMP specific settings example stomp_interface: max_num_iterations: 300 cost_per_second_weight: 0.1 collision_cost_weight: 10.0 goal_tolerance: 0.01 ``` 这里定义了最大迭代次数(`max_num_iterations`)、每单位时间内成本权重(`cost_per_second_weight`)以及其他因素的影响程度。适当调节这些系数可以帮助平衡计算资源消耗同最终效果之间的关系。 #### 动态重规划机制 考虑到实际环境中可能存在动态变化的情况，有时单纯依靠一次性的长时间规划并不总是最优选择。因此引入了一种称为“在线重规划”的概念——即让系统能够在执行过程中持续监测环境并适时重新评估当前路线是否仍然有效。这种做法不仅提高了灵活性也增强了系统的鲁棒性[^4]。 ```cpp // C++ API call to trigger replan during execution move_group->asyncExecute(); if (needReplanConditionMet()) { move_group->stop(); // Stop current motion if necessary before replanning. move_group->setStartStateToCurrentState(); move_group->computeCartesianPath(...); } ``` 这段伪代码说明了怎样借助C++接口实现实时监控与即时反应的功能组合。每当检测到需要更新现有计划的情形发生时（比如新出现了障碍物），就立即停止正在进行的动作并将最新状态设为新的起始点，随后再次启动新一轮的路径搜索工作。