在NVIDIA Omniverse Orbit中获取局部坐标系下的接触力与力矩
概述
在机器人仿真与控制领域,准确获取接触力和力矩信息对于实现精细操作至关重要。本文将详细介绍在NVIDIA Omniverse Orbit仿真环境中如何获取并转换接触力与力矩数据到局部/物体坐标系的方法。
接触力数据的坐标系问题
在Orbit仿真环境中,默认情况下通过net_forces_w
和force_matrix_w
接口获取的接触力数据是以世界坐标系(world frame)为参考的。然而,在实际应用中,特别是在机器人末端执行器(如机械手的指尖)上安装接触传感器时,我们往往需要获取相对于物体自身坐标系(body frame)的力/力矩数据。
坐标系转换方法
使用帧变换器(Frame Transformer)
Orbit提供了帧变换器功能,可以方便地进行坐标系转换。帧变换器能够提供目标坐标系与源坐标系之间的位姿变换关系。通过获取世界坐标系与物体局部坐标系之间的变换矩阵,我们可以将世界坐标系下的力/力矩数据转换到局部坐标系。
直接使用数学工具
除了帧变换器外,还可以直接使用isaaclab.utils.math
中的数学工具进行坐标系转换。这种方法需要手动获取物体的位姿信息,然后应用相应的坐标变换。
具体实现步骤
-
获取世界坐标系下的接触力数据:通过
net_forces_w
或force_matrix_w
接口获取原始数据 -
确定目标坐标系:获取需要转换到的局部坐标系(如机械手指尖坐标系)在世界坐标系中的表示
-
进行坐标变换:应用旋转矩阵将力/力矩数据从世界坐标系转换到局部坐标系
关节力测量数据的坐标系
对于get_measured_joint_forces()
接口返回的力/力矩数据,其坐标系取决于具体的关节类型和实现。通常,这些数据会以关节自身的坐标系为参考,但建议在实际应用中进行验证。
实际应用示例
以机械手指尖接触传感器为例,假设:
- 传感器坐标系为Fc
- 指尖坐标系为Ftip
- 世界坐标系下测得的力为f_world_Fc
要获取相对于指尖坐标系的力f_Ftip_Fc,需要进行以下步骤:
- 获取Ftip在世界坐标系中的位姿
- 计算从世界坐标系到Ftip坐标系的变换矩阵
- 应用该变换矩阵将f_world_Fc转换到Ftip坐标系
总结
在NVIDIA Omniverse Orbit中处理接触力和力矩数据时,理解坐标系转换至关重要。通过合理使用帧变换器或数学工具,可以方便地将世界坐标系下的力/力矩数据转换到任何需要的局部坐标系,为机器人精细操作和控制算法的开发提供准确的数据支持。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0123AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









