ur_ikfast：机器人运动学求解的强大工具

ur_ikfast：机器人运动学求解的强大工具

ur_ikfast Python IKFast library for Universal Robots 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ur/ur_ikfast

项目介绍

ur_ikfast 是一个开源库，专为 Universal Robots（UR）系列机器人（UR3、UR5 和 UR10）设计，支持 CB 和 e-series 两种型号。该项目的目标是计算这些机器人的正向运动学（Forward Kinematics）和逆向运动学（Inverse Kinematics），即从基座到工具端的运动学求解。

项目技术分析

ur_ikfast 的核心是利用机器人统一描述格式（URDF）定义的理想机器人模型，进行运动学计算。它支持正向运动学计算，可以确定给定关节角度下的末端执行器位置和姿态；同时也支持逆向运动学计算，即根据指定的末端执行器位置和姿态求解对应的关节角度。

技术要点

• 运动学计算：利用 URDF 模型，计算从 base_link 到 tool0 的运动学。
• 模型误差：项目仅考虑理想模型，不考虑实际机器人关节的小差异，可能会产生毫米级到厘米级的误差。
• 依赖性：依赖于 numpy 和 Cython，以及系统级的 blas 和 lapack 库。

安装流程

安装过程简单便捷，首先需要安装依赖库：

sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev
pip install --user numpy Cython

然后从代码仓库克隆项目并使用 pip 安装：

git clone https://github.com/cambel/ur_ikfast.git
cd ur_ikfast
pip install -e .

编译过程可能需要几分钟。

项目及技术应用场景

ur_ikfast 的主要应用场景包括但不限于：

• 机器人编程：在机器人编程中，能够精确计算运动学是至关重要的，特别是在路径规划和仿真阶段。
• 自动化集成：在自动化生产线或实验室自动化中，需要精确控制机器人的运动轨迹。
• 教育与研究：高校和研究机构在进行机器人相关研究时，需要一个可依赖的运动学求解工具。

项目特点

易于集成

ur_ikfast 设计简洁，易于集成到现有的项目中。通过 Python 接口，可以轻松实现运动学的求解。

高性能

利用 Cython 和底层数学库，ur_ikfast 在性能上进行了优化，能够提供快速的求解结果。

灵活配置

用户可以根据不同的机器人模型，创建对应的 ikfast 数据库，以适应不同的应用需求。

示例代码

以下是一个使用 ur_ikfast 的简单示例：

from ur_ikfast import ur_kinematics

ur3e_arm = ur_kinematics.URKinematics('ur3e')

joint_angles = [-3.1, -1.6, 1.6, -1.6, -1.6, 0.]  # in radians
pose_quat = ur3e_arm.forward(joint_angles)
pose_matrix = ur3e_arm.forward(joint_angles, 'matrix')

print("forward() quaternion \n", pose_quat)
print("forward() matrix \n", pose_matrix)

print("inverse() one from quat", ur3e_arm.inverse(pose_quat, False, q_guess=joint_angles))
print("inverse() one from matrix", ur3e_arm.inverse(pose_matrix, False, q_guess=joint_angles))

通过这个示例，我们可以看到 ur_ikfast 的使用非常直观，适合快速集成到各种应用中。

总结来说，ur_ikfast 是一个功能强大且易于使用的机器人运动学求解库，无论是对于研究人员还是工程师来说，都是一个宝贵的工具。通过其高效的运动学计算，可以帮助用户更好地控制和规划机器人的运动，提高自动化系统的精度和效率。

ur_ikfast Python IKFast library for Universal Robots 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ur/ur_ikfast