差别

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--- 机器人:franka:libfranka:libfranka的捕获和重放:1.libfranka的捕获和重放的技术路线 [2025/11/10 09:36] – [Cartesian Pose] ctbots
+++ 机器人:franka:libfranka:libfranka的捕获和重放:1.libfranka的捕获和重放的技术路线 [2025/11/10 11:33] (当前版本) – [别人的项目是如何完成libfranka的位姿读取和重放控制的？] ctbots
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+{{htmlmetatags>metatag-robots=(index, follow)
+metatag-keywords=(libfranka, 机器人控制, Motion Model, Control Model, Franka机械臂, 关节位置控制, 关节速度控制, 笛卡尔姿态控制, 笛卡尔速度控制, openvla, 机器人运动仿真)
+metatag-description=(了解如何使用libfranka进行机器人控制数据的捕获和重放，包括不同类型的Motion Model和Control Model，及其应用场景和技术细节。)
+metatag-media-og:image=(:wiki:libfranka-motion-control.jpg)
+metatag-og:description=(探索libfranka库中实现的Motion Model和Control Model，掌握如何通过不同的控制模式录制和回放Franka机械臂的动作。)
+metatag-og:any=(获取深入的技术指南和开源项目链接，加速您在机器人编程领域的学习和发展。)
+}}
 ====== 1.libfranka的捕获和重放的技术路线 ======
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 镜像地址：
 https://gitee.com/ctbots/mirror-franka_ros_interface
+其中，franka_interface/src/franka_interface/arm.py 相关的代码，主要涉及到位姿的设置，看到可以支持不同的位姿模式
 https://github.com/frankarobotics/franka_ros
 镜像地址：
 https://gitee.com/ctbots/mirror-franka_ros
+一个franka的fci 跟 ros 中间的桥接项目；
 https://github.com/eric-heiden/panda-force
 镜像地址：
 https://gitee.com/ctbots/mirror-panda-force
+  * experiments/echo_robot_state.cpp 可以看到对数据的保存，但是这里是对基本所有的字段的保存：experiments/state_recorder.hpp 可以看到用json几乎存储了所有数据
+  * experiments/zmq_control_server.cpp 文件可以看到支持的各种命令，录制和重放的模式；可以看到 也是提供2种重放功能：根据点位的(follow_qs)，根据加速度的(follow_cartesian_vel)。
+^ 命令 ^ 功能描述 ^ 参数 ^
+| connect | 连接到Franka机器人，建立与指定IP地址Franka机器人的连接，并加载机器人模型 | 机器人IP地址 |
+| disconnect | 断开机器人连接，重置机器人连接指针，释放资源 | 无 |
+| error_recovery | 尝试从机器人错误状态中恢复 | 无 |
+| set_knife | 设置末端执行器（刀具）属性，根据配置文件设置不同刀具的末端执行器属性 | 刀具类型（"edc"或"slicing"） |
+| get_knife | 获取当前选中的刀具，返回当前已设置的刀具类型 | 无 |
+| set_joint_impedance | 配置机器人各关节的阻抗控制参数 | 7个关节的阻抗值数组 |
+| set_collision_behavior | 配置机器人在碰撞情况下的响应行为 | 扭矩阈值和力阈值数组 |
+| record | 以指定间隔记录指定数量的机器人状态数据，保存为JSON文件 | 步数、采样间隔(毫秒) |
+| retrieve | 读取指定路径的JSON日志文件内容并返回 | 日志文件路径 |
+| move_to_q | 控制机器人在指定时间内平滑移动到目标关节位置，可选记录运动过程 | 目标关节角度数组、移动时长、确认标志、记录标志、记录频率 |
+| interpolate | 对给定的关节位置点进行插值，生成新的更密集或更稀疏的路点序列 | 路点数、关节角度数据、源时间步长、目标时间步长 |
+| follow_qs | 根据给定的关节位置点序列和时间步长，控制机器人按照插值后的平滑轨迹运动 | 路点数、关节角度数据、源时间步长、记录频率 |
+| follow_cartesian_vel | 根据给定的笛卡尔速度序列和时间步长，控制机器人执行相应的笛卡尔空间运动 | 路点数、笛卡尔速度数据、源时间步长、记录频率 |
 https://github.com/nbfigueroa/easy-kinesthetic-recording
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 https://gitee.com/ctbots/mirror-easy-kinesthetic-recording
+  * 依赖于https://github.com/nbfigueroa/franka_interactive_controllers，在ROS上发布了franka的节点的信息
+  * launch/franka_record_demonstrations.launch 录制并保存到本地 可视化
+  *  launch/franka_replay_bag_demonstrations.launch 实现了录制数据的重放
 ===== Motion的类型和具体源代码 =====
-^ Motion Generator类型 ^ 文件位置                         ^ 类名             ^
+我们后续，可能会主要考虑 使用 Joint Velocity 和  Cartesian Velocity 的方式进行录制和回放  ；
-| Joint Position        | include/franka/control_types.h  | JointPositions   |
-| Joint Velocity        | include/franka/control_types.h  | JointVelocities  |
+但是考虑到使用openvla进行配置，那么应该最推荐  Cartesian Velocity 的方式，毕竟 openvla 自己输出的就是 末端执行器的偏移速度，那么比较合适，不用再运动学计算。
-| Cartesian Pose        | include/franka/control_types.h  | CartesianPose    |
-| Cartesian Velocity    | include/franka/control_types.h  | CartesianVelocities |
+^ Motion Generator类型  ^ 文件位置                        ^ 类名                 | 应用场景                                                    | 优势                                                                                                                                                                                                                                                                                        | 劣势                                                                                                                                                                                         |
+| Joint Position        | include/franka/control_types.h  | JointPositions       | 固定点位任务（搬运、分拣、装配）\\ 精度要求高（精准定位）   | 精度最高：可精确到达每个点\\ 实现最简单：只需记录 7 个关节角度\\ 数据量最小：每帧 7 个数据\\ 计算快速：直接位置映射，无复杂计算\\ 稳定可靠：误差界清晰                                                                                                                                      | 轨迹离散：点与点之间需要插值\\ 运动不连贯：容易出现突变和震动\\ 速度无法控制：重放时节奏不受控\\ 环境适应性差：遇到障碍无法实时调整\\ 不自然：不适合柔性操作                                 |
+| Joint Velocity        | include/franka/control_types.h  | JointVelocities      | 示教学习\\ 工业工艺流程（喷涂、焊接）\\ 需要平滑轨迹的场景  | 轨迹连续平滑：通过速度驱动，运动自然流畅\\ 时间信息保留：速度包含了节奏信息\\ 环境适应性好：可实时调整速度应对变化\\ 能量效率高：减少急停急走\\ 易于加速/减速：可以倍速或慢速重放\\  实现相对简单：只需记录 7 个速度值\\  数据量小：每帧 7 个数据\\ 重放稳定性好：基于速度的连续控制更鲁棒  | 精度不如位置控制：可能有积累误差\\ 对控制算法敏感：差的实现会产生偏差\\ 需要校准：速度与实际轨迹的映射需要校准\\ 长时间运行可能漂移：位置误差可能累积                                        |
+| Cartesian Pose        | include/franka/control_types.h  | CartesianPose        | 末端在空间中有严格约束的任务\\ 工业装配、精密操作           | 末端精度高：可精确控制末端位置和姿态\\ 直观：考虑末端的实际位置而非关节角度\\ 易于规划：在末端空间规划轨迹\\ 适合工业应用：许多工业任务在末端空间定义                                                                                                                                       | 数据量大：每帧 16 个数据（4×4 矩阵）实现复杂：需要正逆向运动学计算\\ 计算效率低：需要求解逆向运动学\\ 可能无解：某些末端位置可能无解\\ 轨迹离散：点与点之间仍需插值 \\ 运行缓慢：计算负担大  |
+| Cartesian Velocity    | include/franka/control_types.h  | CartesianVelocities  | 末端轨迹录制/重放\\ 连续的末端运动                          | 连续平滑的末端运动 \\ 可实时调整末端速度\\ 直观的末端轨迹控制\\ 环境适应性好                                                                                                                                                                                                                | 需要理解 Twist（速度+角速度）\\ 实现复杂性中等\\  可能需要额外的奇异点处理                                                                                                                   |
 ==== Joint Position ====
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 ++++
 ==== Cartesian Pose  ====
-std::array<double, 16> O_T_EE - 末端执行器位置和姿态（4×4 齐次矩阵，列主序）
+std::array<double, 16> O_T_EE - 末端执行器位置和姿态（4×4 齐次矩阵，列主序） 【实际上，可以用位置+欧拉角 直接推算出来】
 std::array<double, 2> elbow - 肘部配置（利用 7 DOF 冗余性）
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 ++++
 ==== Cartesian Velocity ====
+std::array<double, 6> O_dP_EE - 笛卡尔速度（twist）：[v_x, v_y, v_z, ω_x, ω_y, ω_z]
+std::array<double, 2> elbow - 肘部配置（可选）
+++++ 折叠代码|
+<code cpp cv.cpp>
+/**
+ * 存储用于笛卡尔速度运动生成的值。
+ */
+class CartesianVelocities : public Finishable {
+ public:
+  /**
+   * 创建一个新的CartesianVelocities实例。
+   *
+   * @param[in] cartesian_velocities 基于基座坐标系O的期望笛卡尔速度，包含(v_x, v_y, v_z)以[m/s]为单位和(ω_x, ω_y, ω_z)以[rad/s]为单位。
+   */
+  CartesianVelocities(const std::array<double, 6>& cartesian_velocities) noexcept;
+  /**
+   * 创建一个新的CartesianVelocities实例。
+   *
+   * @param[in] cartesian_velocities 期望的笛卡尔速度。
+   * @param[in] elbow 肘部配置（详见@ref elbow成员以获取更多细节）。
+   */
+  CartesianVelocities(const std::array<double, 6>& cartesian_velocities,
+                      const std::array<double, 2>& elbow) noexcept;
+  /**
+   * 创建一个新的CartesianVelocities实例。
+   *
+   * @param[in] cartesian_velocities 期望的笛卡尔速度。
+   *
+   * @throw std::invalid_argument 如果给定的初始化列表参数数量无效，则抛出此异常。
+   */
+  CartesianVelocities(std::initializer_list<double> cartesian_velocities);
+  /**
+   * 创建一个新的CartesianVelocities实例。
+   *
+   * @param[in] cartesian_velocities 期望的笛卡尔速度。
+   * @param[in] elbow 肘部配置。
+   *
+   * @throw std::invalid_argument 如果给定的初始化列表参数数量无效，则抛出此异常。
+   */
+  CartesianVelocities(std::initializer_list<double> cartesian_velocities,
+                      std::initializer_list<double> elbow);
+  /**
+   * 基于基座坐标系O的笛卡尔速度，包含(v_x, v_y, v_z)以[m/s]为单位和(ω_x, ω_y, ω_z)以[rad/s]为单位。
+   */
+  std::array<double, 6> O_dP_EE{};
+  /**
+   * 肘部配置。
+   */
+  std::array<double, 2> elbow{};
+  /**
+   * 检查是否指定了肘部配置。
+   */
+  bool hasElbow() const noexcept;
+};
+</code>
+++++