legged_control 项目安装与使用指南
2024-09-19 22:45:04作者:伍霜盼Ellen
1. 项目目录结构及介绍
legged_control 是一个基于 OCS2 和 ros-control 的非线性 MPC 和 WBC 框架,用于四足机器人控制。项目的目录结构如下:
legged_control/
├── docs/
├── legged_common/
├── legged_control/
├── legged_controllers/
├── legged_estimation/
├── legged_examples/
│ └── legged_unitree/
├── legged_gazebo/
├── legged_hw/
├── legged_interface/
├── legged_wbc/
├── qpoases_catkin/
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md
目录介绍
- docs/: 项目文档目录,包含项目的详细说明和使用指南。
- legged_common/: 包含一些通用的工具和库,用于项目的其他模块。
- legged_control/: 核心控制模块,包含非线性 MPC 和 WBC 的实现。
- legged_controllers/: 包含各种控制器的实现,如腿部控制器、全身控制器等。
- legged_estimation/: 状态估计模块,用于估计机器人的状态。
- legged_examples/: 示例代码,包含不同机器人的示例配置和启动文件。
- legged_unitree/: Unitree 机器人的示例配置和启动文件。
- legged_gazebo/: Gazebo 仿真模块,用于在 Gazebo 中进行仿真。
- legged_hw/: 硬件接口模块,用于与实际机器人硬件进行通信。
- legged_interface/: 接口模块,定义了与机器人控制相关的接口。
- legged_wbc/: 全身控制模块,包含全身控制算法的实现。
- qpoases_catkin/: 用于优化问题的 QP 求解器。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要位于 legged_examples/legged_unitree/ 目录下,用于启动仿真或实际机器人的控制。
启动仿真
roslaunch legged_unitree_description empty_world.launch
该命令启动 Gazebo 仿真环境,加载 Unitree 机器人的模型。
启动控制器
roslaunch legged_controllers load_controller.launch cheater:=false
该命令加载控制器,cheater:=false 表示使用正常控制器,cheater:=true 表示使用作弊控制器(仅用于仿真)。
启动控制服务
rosservice call /controller_manager/switch_controller "start_controllers: ['controllers/legged_controller'] stop_controllers: [''] strictness: 0 start_asap: false timeout: 0.0"
该命令启动控制服务,开始控制机器人的运动。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要位于 legged_examples/legged_unitree/legged_unitree_description/ 目录下,包含机器人的 URDF 文件和 Gazebo 仿真配置。
URDF 文件
<!-- legged_unitree_description/urdf/unitree.urdf -->
<robot name="unitree">
<!-- 机器人模型定义 -->
</robot>
URDF 文件定义了机器人的物理模型,包括关节、连杆、传感器等。
Gazebo 仿真配置
<!-- legged_unitree_description/launch/empty_world.launch -->
<launch>
<arg name="robot_type" default="a1"/>
<include file="$(find legged_unitree_description)/launch/description.launch">
<arg name="robot_type" value="$(arg robot_type)"/>
</include>
<node name="gazebo" pkg="gazebo_ros" type="gazebo" args="$(find legged_unitree_description)/worlds/empty.world"/>
</launch>
该配置文件定义了 Gazebo 仿真环境的启动参数,包括机器人模型和仿真世界。
通过以上配置文件和启动文件,可以方便地启动仿真环境并控制机器人进行各种运动。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
569
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
379
453
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
893
676
暂无简介
Dart
802
199
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
350
203
昇腾LLM分布式训练框架
Python
118
147
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
781